Exploring Complexities: Multiracial Black Women - Racism, Sexism and Resistance
Notice bibliographique
Résumé
This Major Research Paper (MRP) is a qualitative research study which features the narratives of two afro-Canadian women. My aim was to explore the unique experiences of racism and sexism experienced by mixedrace individuals. The research question asks: how do multiracial black women experience, understand, and resist anti-black racism and sexism? Critical Race Feminism (CRF) is the theoretical framework used to analyse participant narratives. This study uses phenomenology as a research method; data is collected through two semi-structured interviews. Five primary themes arose during the interviews: including a) racial identity; b) racism and microaggressions; c) sexism and patriarchal culture; d) internalized racism; and e) self-preservation and resilience. The findings revealed that racial identity development is a subjective, discursive, and complex process that is influenced by community and culture and racialization. Participants’ narratives revealed that experiences with racism frequently take form in subtle yet impactful microaggressions. Sexist microaggressions and patriarchal workplace culture were identified as sources of gender-based marginalization promoting invisibility. Findings revealed that internalized racism is a psychological consequence of subconsciously indoctrinating racist discourse. Self-reflection, dialogue, and community building were revealed to be useful methods for multiracial black women’s self-preservation and remaining resilient in a patriarchal white supremacist settler society.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,014 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».