Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores how female charitable-sector leaders draw on dominant discourses and how they counter them in their talk about leadership and learning. Drawing on rich narratives coming out of female leaders’ interviews, I demonstrate how gender and identities are constructed through dominant discourses drawing on feminist post-structuralism and intersectionality theory. This inquiry uses a transdisciplinary discursive approach combining Critical Discourse analysis (CDA), Feminist Post-structuralist Discourse Analysis (FPDA), and Discursive Psychology (DP). Drawing on these approaches ensures that gender remains at the forefront, that a connection occurs between societal discourses and day-to-day talk, and that the research attends to how subjectivities are created through talk. The intention is fourfold. First, this research aims for a greater understanding of how present masculine constructions of leadership are manifest in charitable organizational leaders’ talk. Second, it explores how such masculine leadership ideals are negotiated and challenged. It identifies how these discourses occur and create points of tension or ideological dilemmas. Third, it investigates moments where dominant discourses are contested in talk. Finally, this research considers how learning is implicated in these processes. The findings demonstrate, first, that women are positioned through dominant discourses of leadership, gender, and difference, and that this places them as something “other” than a leader. Dominant discourses, though they circulate broadly, penetrate the non-profit sector contextually. Second, the findings establish that charitable-sector leaders negotiate and challenge dominant discourses. Third, the findings demonstrate that women contest these notions through discursive mechanisms, including naming dominant discourses, using non-damaging discourses, and rediscursivization. The contestation of dominant discourses also occurs contextually and, sometimes, in contradictory ways and works to challenge the status quo. Fourth, learning is embedded in discourse resulting in women learning in and through dominant discourses as they lead. This research contributes to the understanding of how dominant masculine rationality is learned and perpetuated in leaders’ talk, as well as how it is challenged. This, in turn, provides new methodological tools and discursive approaches to research and the practice of social change work not only in the non-profit sector but also in leadership learning and social policy development.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,048 | 0,010 |
| Communication savante | 0,009 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».