Understanding How Minoritized Female Legal Professionals Negotiate Extra-corporate Commitments and Legal Practice
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This thesis examines the experiences of minoritized female legal professionals working in law and aims to explore how minoritization is reproduced in the legal profession. How lawyers, law clerks and legal assistants navigate legal practice as well as practices in social justice throughout their careers is revealed through professional and personal narrative. The study documents their struggle to “fit” in the profession filling in the everyday/everynight reality of working in law, and reveals there is negotiation at every stage of their careers. Methodologically, I have chosen an anti-racist theoretical analysis as well as Clarke and Smith's theories. Using institutional ethnography, I start with the broad question of what is the lived experience of minoritized women working in corporate law? I employed a mixed method design using interviews to examine the experiences of 12 minoritized female legal professionals, including myself, at various stages in their legal careers. I also analyze certain “texts” used and relied upon by the legal community to understand how they are informed by the ruling relations and how they in turn, inform governance and social relations. The study reveals there is systemic discrimination and disadvantage in the profession and the story of disadvantage for minoritized female legal professionals working in law is one of cumulative inequity and trauma.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,020 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».