The Nexus of Post-Racialism, White Supremacy, and Misogynoir in Education
Notice bibliographique
Résumé
Education is the state apparatus of elimination that seeks to suppress non-white, cis-gendered, and wealthy (in all forms of capital) students from being “productive” members of society. To uphold whiteness, education continues to evolve to incorporate various technologies of elimination, including policing (Dumas, 2016; Maynard, 2017a; McPherson, 2020). Though there is significant scholarship on anti-Blackness in education, sexism, and misogyny in education, the nexus of Black and girlhood is often neglected (Macías, 2015; McPherson, 2020). This chapter gives critical, academic, and reflexive space to assess misogynoir in Canadian education. In this chapter, I argue that formal educational spaces are a primary force responsible for the social and physical policing and surveillance of Black girlhood (Maynard, 2017b; 2017c; McPherson, 2020). To further specify my argument, I situate my lived experiences to contend that post-racialism enables state-sanctioned educational institutions, policy, and its actors to engage in the policing and surveillance of Black girlhood in “invisible” yet pernicious ways (Collins, 1999; Goldberg, 2007; Maynard, 2017b; 2017c).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,030 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».