White Fragility: An Emotion Regulation Perspective
Notice bibliographique
Résumé
To address anti-Black racism, systemic change across many domains in American life will be necessary. There are many barriers to change, however, and progress requires identifying these barriers and developing tools to overcome them. Given that White individuals disproportionately occupy ‘gatekeeping’ positions of power, one key barrier to systemic change is rooted in White individuals’ emotional (and emotion-regulatory) responses when considering their own role in racism (e.g., involvement in racist systems, biased actions). White people often experience such moments as a jeopardy to their valued goals and are consequently highly motivated to reduce the distress they feel by denying or avoiding the issue – a multi-faceted response known as a White fragility response. When White individuals enact a White fragility response, they can further damage the well-being of Black members of their community and weaken their own motivation for systemic change. Given its stark costs, it is critical to understand White fragility responses. In this article, we argue that White fragility can be usefully viewed through the lens of emotion and emotion regulation theory. In particular, we describe the emotion and emotion regulation responses that characterize White fragility, summarize the wide-ranging consequences of White fragility responses, highlight more sustainable ways forward, and end by considering a broader fragility framework that acknowledges multiple dimensions of power. Although emotion regulation lies at the heart of White fragility, emotion regulation is also a tool that can be leveraged for greater justice.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».