Selective Incivility, Harassment, and Discrimination in Canadian Sciences & Engineering: A Sociological Approach
Notice bibliographique
Résumé
There is little scholarly evidence describing the gendered and racialized climate faced by women in Canadian academic sciences and engineering (NSE). We address this gap with a sociological examination of selective incivility, harassment, and discrimination amongst NSE faculty from 12 Canadian universities; asking if female and racialized female faculty, in particular, are more likely to experience mistreatment at work than their white, male colleagues. Analyses of survey data indicated that women were significantly more likely to be mistreated by their co-workers and students than male faculty. Moreover, harassment and discrimination were associated with greater professional marginalization for women, including delayed advancement. Thus, taking a sociological approach to interpersonal mistreatment emphasizes the connection between employee interactions and structural gender inequality in male-dominated NSE. We found mixed evidence with respect to race: racialized women reported less co-worker and student mistreatment than their white female counterparts, but these results were only marginally significant; and racialized men reported significantly more harassment and discrimination than white men. As such, our findings suggest the importance of investigating the organizational employment setting to better understand which workers are at greater risk for mistreatment in different job contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».