“I Assumed It Was a Much Safer Place Than It Really Is”: Nonbinary Educators’ Strategies for Finding School Jobs
Notice bibliographique
Résumé
People who are nonbinary—one of many kinds of trans identity that do not fit neatly within a man/woman binary—face particular challenges when seeking employment in P–12 schools, which have historically been places where rigid gender norms are strictly enforced. This paper draws on semistructured interviews conducted in 2018 to explore how 16 nonbinary educators navigated the process of finding, securing, and keeping jobs in Canadian and American schools. I found that most participants were concerned about securing a job or potentially losing their job or their safety at work because others might be inhospitable to their gender identity or expression. At the same time, participants had strategies to ensure that they found and kept jobs they were comfortable with, such as investigating a school’s support for queer and trans people, forging positive relationships with administrators and staff, and presenting their gender in particular ways during the hiring process. This study illustrates the limitations of individualistic, tokenizing forms of trans inclusion and reveals the continued prevalence of gender normativity in schools, despite a rapidly shifting gender landscape. While trans inclusion, at least on the surface, may be a selling point for some schools, trans people continue to face barriers when the underlying structures that privilege White, middle-class, cisgender, and heteronormative gender expression remain intact. I argue that, if trans people are to be fully supported in the education workplace, an intersectional and broadly transformative approach to gender justice is necessary.
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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 | 0,012 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,020 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».