"And BAM. You Have a Connection”: Blind/Partially Blind Students and the Belonging in Academia Model
Notice bibliographique
Résumé
Belonging has significant impacts on success in postsecondary. Blind people are underrepresented in postsecondary and lack equitable opportunities to develop a sense of belonging. To build a better understanding of this underrepresented experience, this study shares narratives of 28 Blind students from across Turtle Island (and what is colonially called Canada) using Teng et al.’s (2020) Belonging in Academia Model (BAM) as a conceptual framework. Thematically analyzed findings suggest that blind students’ perspectives offer nuance to the BAM’s conceptualization of how belonging develops. For blind students, external factors such as class size are especially important in determining affiliation with an institution. Blind students elucidated the importance of familiarity with different ways of being in the world, including blindness. Third, acceptance involved having their blind embraced in postsecondary contexts. Forth, interdependence was key to building trusting connections for blind students. Fifth, blind participants discussed equity at length related to access, the added work of trying to obtain access, and the emotional work involved. This study helps fill a gap regarding the experiences of these traditionally underrepresented postsecondary students in Canada. The BAM may raise the consciousness of stakeholders in considering the unique factors impacting belonging for blind people. By attending to these perspectives, stakeholders can become more responsive to the experiences of people from equity-deserving groups. Understanding facilitators and barriers to belonging could result in culturally safer practices and inclusive pedagogical practices and system policies. Only when we create a space where everyone can belong will higher education be truly inclusive.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».