Racial Microaggressions: Empirical Research that Documents Targets’ Experiences
Notice bibliographique
Résumé
Racism is mostly associated with overt and intended harm.But it also features subtle racist interactions that affect targets' mental health, internal experiences, and social as well as professional lives.These subtle forms of racism often remain invisible or are dismissed as trivial.We employ the concept of racial microaggressions to analytically conceptualize the impact of everyday racial acts -whether they are frequent or cumulative, verbal or nonverbal indignities, intentional or unintentional -within a conceptual framework in psychological and educational research.In this chapter, we define the term racial microaggressions and offer four superordinate categories of the concept that we use to organize themes from prior qualitative research (Houshmand, Spanierman, & De Stefano 2017;Sue & Spanierman 2020).Next, we describe various instruments researchers have developed to measure experiences with racial microaggressions (i.e., frequency and distress levels).We then describe a growing body of research that provides evidence of the harmful effects of racial microaggressions on Black, Indigenous, and People of Color (BIPoC), primarily in the United States and Canada.We conclude by discussing the theory's application in Germany.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».