Challenging Institutional Racism in International Relations and Our Profession: Reflections, Experiences, and Strategies
Notice bibliographique
Résumé
Attempts to create a more inclusive discipline and profession have been commended by many and derided by some. While these attempts have pushed for change, particularly with regards to more equal representation of gender and race among faculty, policies aimed at creating a more inclusive environment are often tokenistic, administrative and bureaucratic, and fail to address structural and institutional practices and norms. Moreover, the administrative and bureaucratic policies put into place are generally targeted at a single categorical group, failing to take into account the manner in which identities are intersecting and overlapping. Equality, Diversity and Inclusion often gets driven by Human Resources and Marketing rather than owned by the wider university. This forum draws from a variety of contributions that focus on describing the lived realities of institutional racism, its intersections with other forms of discrimination, and strategies for change. In putting together this forum, we do not aim to create a checklist of practical steps. Instead, we hope to signpost and make visible the successes and failures of previous challenges and future possibilities that must be taken by both faculty and administrations.
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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 | 0,025 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,056 | 0,047 |
| Communication savante | 0,036 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,027 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,020 |
| 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 ».