Kindness-informed allyship praxis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper explores intergenerational perceptions of kindness in the context of Black Lives Matter (BLM) movement and the COVID-19 global pandemic. The purpose of this exploratory study is to investigate perceptions of kindness in the context of traumatic events and its potential value in authentic allyship in organizational environments. Design/methodology/approach Authors interviewed 65 individuals (31 self-identifying as non-racialized and 34 self-identifying as Black, Indigenous and People of Colour aka BIPOC). Participants included Generation Z (Gen Z; born between 1997–2012/5) and Generation Y (Gen Y; also referred to as Millennials, born between 1981 and 1994/6) across North American, Europe and Africa. Millennials currently represent the largest generation in the workplace and are taking on leadership roles, whereas Gen Z are emerging entrants into the workplace and new organizational actors. Findings The paper offers insights into how to talk about BLM in organizations, how to engage in authentic vs performative allyship and how to support BIPOC in the workplace. The study also reveals the durability of systemic racism in generations that may be otherwise considered more enlightened and progressive. Research limitations/implications The authors expand on kindness literature and contribute theoretically and methodologically to critical race theory and intertextual analysis in race scholarship. Practical implications The study contributes to the understanding of how pro-social behaviours like kindness (with intention) can contribute to a more inclusive discourse on racism and authentic allyship. Originality/value Authors reveal the potential for kindness as a pro-social behaviour in organizational environments to inform authentic allyship praxis.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,018 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».