DOING GENDER AND RACE INTERSECTIONALITY: THE EXPERIENCES OF FEMALE MAORI AND NONWHITE ACADEMICS IN NEW ZEALAND
Notice bibliographique
Résumé
Several studies that focus on Western settings like Canada, the United States, the United Kingdom, Australia, and New Zealand have found that gendered institutions within academic careers are still preserved through various means. These studies have verified that fewer women are in tenure track positions than men. Additionally, women have been receiving a lower salary and are seldom promoted. Several issues such as mobility, parenting, and gender bias in application and evaluation rate as well as gender citation gap are highly correlated with women’s challenges in pursuing professorships. Nonetheless, there is still a lack of studies pertaining to the impact of the intersection of race and gender on the experiences of people of colour and minority groups in academia. The current study aims to explore the role that gender and race play among female academics, which includes the careers of Maori academics (the indigenous people of New Zealand) and non-white academics in New Zealand. Based on in-depth interviews conducted with 15 academic staff, including Maori and non-white academics in New Zealand, the current research corroborates the existing literature regarding the interplay of race and gender in advancing academic career. Furthermore, this research also finds that the merit-based concept or objective indicators of academic excellence do not necessarily apply in New Zealand. On account of their gender and racial identities, women of minority groups and non-white academics frequently experience multidimensional marginalisation while pursuing their academic careers.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,012 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».