Telling a different story : a counternarrative on Black graduates’ experiences at Canadian post-secondary institutions
Notice bibliographique
Résumé
All too often, narratives in media, public discourse, and some scholarship in the United States and Canada focus on low access and retention rates of black students attending post-secondary institutions. Although it is important to understand the reasons tempering the success of students socialized as black, it is equally important to study how and why some black students succeed. The aim of this research inquiry, which was guided by a pragmatist approach, was to learn from the experiences of black graduates of Canadian post-secondary institutions, a topic that has received little scholarly attention in Canada to date. Specifically, this study examined how black graduates navigated obstacles, adopted success strategies, and drew on family and community support. This qualitative, phenomenological study engaged 16 participants from Ontario in a semi-structured telephone interview. An interdisciplinary theoretical framework engaging concepts of Critical Race Theory, Yosso’s (2005) Community Cultural Wealth Model, and Resiliency Theory was developed to support and form the interpretation of the findings of this study. Participants described everyday expressions of racism, faculty interactions and/or relationships, institutional resources, and academic challenges as presenting obstacles that created difficulties during their programs. The findings demonstrate that the participants employed a variety of resources and strategies, which led to their success. The results of the study allowed identification of specific success factors and strategies, such as encouraging and supportive faculty interactions and/or relationships, encouraging and supportive black faculty interactions and/or relationships, support groups, familial and kinship traditions and values, work ethic modelling, use of institutional resources, engagement of various forms of resistance tactics, and resilience. Findings explore the significance of various forms of community cultural capital, including aspirational, navigational, social, familial and resistant. Contextual differences such as participants’ personal and family histories and education experiences in Canada informs which of the community cultural capital were utilized.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,068 | 0,025 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| 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 ».