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Enregistrement W3112288442 · doi:10.7202/1074013ar

Speaking Freely vs. Dignitary Harm: Balancing Students’ Freedom of Expression and Associational Rights with their Right to an Equitable Learning Environment

2020· article· en· W3112288442 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth Brulé

Notice bibliographique

RevueAtlantis Critical Studies in Gender Culture & Social Justice · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCivilityHarmEquity (law)Freedom of expressionSociologyPoliticsPolitical sciencePublic relationsAcademic freedomLaw and economicsHuman rightsLawPublic administrationHigher education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, I examine the difficulty of using student codes of conduct and civility policies as a way to restrict harmful speech. I argue that policies used to monitor students’ non-academic behaviour provide administrators with a means to restrict and surveil students’ political advocacy work, especially marginalized students’ advocacy. Rather than providing a ‘safe’ learning environment, codes of conduct curtail students’ opportunities for freedom of expression and limits their ability for critical pedagogical engagement with controversial ideas. Drawing on case studies at Canadian universities, I illustrate the contradictory challenges that student activists encounter when attempting to balance principles of freedom of expression and principles of equity on university campuses. Rather than use codes of conduct, I argue that administrators should adopt criteria that help students identify and limit dignitary harms. In doing so, students will be better equipped to assess their expressive freedom and associational rights with the rights of others to an equitable learning environment. Moreover, such an approach represents a decolonial shift and promises to expand our narrow liberal conception of rights and ensure marginalized peoples’ voices and worldviews are heard.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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