Naturalising Whiteness: Cultural competency and the perpetuation of White supremacy
Notice bibliographique
Résumé
Non-profit organisations engage with us from birth to grave. In Canada, there are over 170,000 of them. Non-profits account for more ‘value add’ than motor vehicle manufacturing, mining, oil and gas extraction combined. Yet, in an increasingly diverse society where right-wing populism has, arguably, seemed to re-assert, re-root and reposition itself to reframe systems with which we engage on a daily basis, we still insist on using an individualistic approach to working with people who have been and continue to be harmed by those systems. A central problem is cultural competency and the ways in which it supports the positioning of race. In the Canadian context, despite historical and contemporary evidence to the contrary, Whiteness is positioned as the ideal and the normal. The concept of cultural competency helps to position Whiteness as the ideal against which race in organisations must be measured by allowing organisations to focus only on individuals and their inability to engage effectively with organisations and organisational systems, not on the systems. My argument is that the concept of cultural competency aids in the perpetuation and naturalisation of Whiteness as normative, thereby aiding in the maintenance of systemic oppression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,009 |
| 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 | 0,017 | 0,102 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».