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Enregistrement W4382457278 · doi:10.53967/cje-rce.5905

Chilly Climate 2.0: Women’s Experiences of Harassment and Discrimination in Canadian Higher Education

2023· article· en· W4382457278 sur OpenAlexaffvenueabout
Janette Hughes, Hannah Scott, Laura Morrison, Donna Kotsopoulos, Robyn Ruttenberg-Rozen

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Diversity and Inequality
Établissements canadiensWestern UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarassmentCovertExcellenceSilenceHigher educationGender equityEmpowermentEquity (law)Inclusion (mineral)Public relationsSociologyPsychologyPolitical scienceGender studiesSocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research examines the extent to which issues identified in Breaking Anonymity (The Chilly Collective, 1995) are still salient despite new EDI mandates/programs which support increased research excellence through EDI principles. We present survey results for Canadian academics who identify as women (n = 244) regarding their experiences with gender-based harassment and discrimination. Our analysis identified three categories of patriarchal gendered control: (1) overt practices, (2) covert practices, and (3) a systematic effort to silence the reporting of these experiences. We highlight the voices of women academics as they provide personal insights into the continuing barriers through their experiences. Through their stories, the implications of existing overt and covert harassment and discrimination practices are discussed. Our study provides an overview of women academics’ experiences with oppression by their male colleagues and contributes to research exploring equity and inclusion in higher education and the continued need to work toward gender equity.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0540,019
Communication savante0,0100,003
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,226 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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