Emergent Tensions in Diversity and Inclusion Work in Universities: Reflections on Policy and Practice
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Amid growing population diversity, universities face the challenge of including historically under-represented students, staff, and faculty (Kobayashi, 2009; Tienda, 2013; Karakasoglu, 2014; Henry et al, 2017). While diversity can be mandated and is a precursor for inclusion, inclusion is a normative target stemming from voluntary action and requiring complex reorganization, which presents challenges for universities (Tienda, 2013). As Winters puts it, inclusion work involves ‘creating an environment that acknowledges, welcomes and accepts different approaches, styles, perspectives and experiences, so all can reach their potential and result in enhanced organizational success’ (Winters, 2014, p 206). This work demands answers to pressing questions: how do universities create an inclusive environment? How do we transform our institutions? This chapter examines a collaborative workshop designed to mobilize knowledge about ‘doing diversity and inclusion’ that was organized jointly by the University of Guelph, Canada, and Bremen University, Germany, two institutions with a long-standing strategic partnership. The workshop brought together 50 students, staff, administrators, and faculty to share practical actions for better serving under-represented community members. The universities share societal positioning, size, and many research interests, as well as a commitment to changing university structures to foster inclusion. Over the course of the workshop, interesting insights emerged, including differences in priorities and histories, structure, and strategy, producing an opportunity for constructive and creative thinking about how to address shared and divergent aspects of inclusion. The presentations and conversations that filled our two days together vividly described the lived experience of doing diversity and inclusion work. The workshop was designed to include people doing the work from different perspectives, holding different positions in relation to diversity and inclusion policies and practices. Participants ranged from those who are the objects of policies to those who set policy, enact it, advocate for it, work against policy, struggle with it, and work outside it. While the workshop was intended to generate a framework for creating sustainable inclusion strategies, and to identify and develop recommendations for policies and practices, it raised substantially more questions than answers and revealed tensions that emerge when doing diversity and inclusion work on university campuses. These tensions serve as the context in which students, staff, faculty, and administrators must work to advance inclusivity agendas.
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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 | 0,091 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,052 | 0,124 |
| Communication savante | 0,051 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,050 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».