Higher Racism: The Case of the University of British Columbia— On the Wrong Side of History but Right Side of Optics
Notice bibliographique
Résumé
Higher education “elites often see themselves as moral leaders and will therefore generally dissociate themselves from anything that has to do with racism as they define it.” In this era of Black Lives Matter (BLM), this narrative is especially comforting for the managers as they invest in optics to sustain rankings and revenue. This article specifically draws on the case of the University of British Columbia (UBC) to address the racial demographics of hiring and appointing African ethnic and diasporic faculty and administrators. We provide various examples of how the institution functions through racial bias and prejudice but argue that leaving the explanation to structural or systemic racism makes it too easy to deny elite individual and everyday racism, especially racist attitudes and decisions of the managers and their means of employment discrimination. Insider knowledge of employees is crucial as managers respond to racism within their workplaces. In this case, as UBC managers try to get out in front of BLM and control the optics, it’s important to provide a critical analysis of reality and recent history of administrative inaction. Finally, we articulate concerns that managers are preferring to isolate and shield themselves from critical conversation and critique of mismanagement.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,063 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».