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Enregistrement W4382293166 · doi:10.24908/jcri.v10i1.14817

Critical Race Composite Counter Storytelling as Appropriate Methodology to “Wrestle the White Beast”

2023· article· en· W4382293166 sur OpenAlex
Manjeet Birk

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueJournal of Critical Race Inquiry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingIvory towerSociologyInclusion (mineral)IndigenousNarrativeInstitutionCritical race theoryCurriculumRace (biology)Gender studiesWhite (mutation)PedagogyPolitical scienceSocial scienceArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Being a Brown woman in academia remains a minority experience. Racialized students within the ivory tower consistently experience microaggressions and violence through institutionally biased university curricula, programs, and policies. Using personal storytelling and narrative to describe my experience of navigating academic dynamics in a public institution in Canada, this article seeks to demystify and dismantle the challenges of navigating graduate school as a woman of colour, specifically in relation to finding an appropriate methodology for my doctoral dissertation research. In this article I will unpack my use of critical race theory’s composite counter storytelling methodology. I look at my process for creating Beti, a composite counterstory of the ten racialized and Indigenous activists I interviewed, and some of the challenges and limitations I encountered in this process. This methodology seeks to improve access and inclusion for racialized students researching their own communities within academic institutions and beyond.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,625
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,209
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle