Adjuncting for Life: The Gendered Experience of Adjunct Instructors in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The market-based imperatives driving economic growth in Western societies have, in ways, both been acknowledged and implicitly used to reorient public institutions - academia dramatically so. This article deals with upending of post-secondary academic hiring priorities, and the impact on the adjunct or sessional lecturers implicated in the change. Over half of the courses offered by academic departments and programs in Ontario, Canada, are now taught by part-time faculty members (Pasma & Shakes, 2018). Their use in post-secondary education is underpinned by a notion of just-in-time course delivery in a free market of untenured PhD holders. This study assessed 26 adjuncts in Ontario, Canada, equally divided between male and female. It found working conditions, development of research dossiers, and health and work-life balance to be characterized by gendered differences and hardships. Although the hardships of post-PhD adjunct work have been abundantly documented, this work brings to light components of the experience that have not been previously studied, most significantly, its health effects and gender nature. It concludes with policy recommendations to support adjuncts in Ontario and beyond, including mentorship, longer term contracts, institutional research funding, extended health benefits, and affordable childcare.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».