Unicorns, Leprechauns, and White Allies: Exploring the Space Between Intent and Action
Notice bibliographique
Résumé
Being a White ally goes beyond being merely “non-racist” and having good intentions. Meaningful allyship is behavioural and requires active participation in dismantling systems of oppression. The objective of this study was to ascertain the degree to which White individuals behave in an allied manner when provided the opportunity to do so by comparing observed racial justice allyship behaviour to self-reported allyship behaviours. Using a subsample (N=31) from a larger study, White participants took part in a laboratory behavioural task where they engaged in three 5-minute discussions with another White participant (a confederate) about racially-charged news stories in the United States while knowingly being watched by a Black RA via live recording. Stories represented different forms of racism towards Black people: the removal of a Confederate monument; the killing of an unarmed Black male college student by police after a car accident; and a fraternity party where members dressed up as Black stereotypes. Coders were asked to rate how they believed a Person of Colour would feel interacting with that participant using a 4-point Likert scale: 0 (absence of any supportive comments) to 3 (very explicit, unwavering support for non-racist and equity values and behaviour). Furthermore, a newly developed self-report questionnaire indicating interpersonal allyship (IRAS) was used to ascertain self-reported allyship. Results showed that when using a mean cut-off score of 2 as an indicator of allyship for each laboratory scenario (consistent support throughout the interaction), only 6.4% of participants met these criteria. Furthermore, only 3.2% of the participants were allies in all 3 scenarios, 9.7% were allies in 2 scenarios, and 16.1% were allies in 1 scenario. The results indicated that White people consistently showed a lack of allyship towards Black people. We discuss the challenges of allyship, and the difference between White allies and White saviors. Future research should expand on and explore the complexities and nuances of meaningful White allyship.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».