Tokenism and Its Long-Term Consequences: Evidence from the Literary Field
Notice bibliographique
Résumé
Research on tokenism has mostly focused on negative experiences and career outcomes for individuals who are tokenized. Yet tokenism as a structural system that excludes larger populations, and the meso-level cultural foundations under which tokenism occurs, are comparatively understudied. We focus on these additional dimensions of tokenism using original data on the creation and long-term retention of postcolonial literature. In an institutional environment in which the British publishing industry was consolidating the production of non-U.S. global literatures written in English, and readers were beginning to convey status through openness in cultural tastes, the conditions for tokenism emerged. Using data on the emergence of postcolonial literature as a category organized through the Booker Prize for Fiction, we test and find for non-white authors (1) evidence of tokenism, (2) unequal treatment of those under consideration for tokenization, and (3) long-term retention consequences for those who were not chosen. We close with a call for more holistic work across multiple dimensions of tokenism, analyses that address inequality across and within groups, and a reconsideration of tokenism within a broader suite of practices that have grown ascendent across arenas of social life.
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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 | 0,015 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,013 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».