A Duoethnography on Disability and Allyship Within a Vision Science Doctoral Program: Perspectives on Inclusion, Diversity, Equity, and Accessibility
Notice bibliographique
Résumé
People with visual impairments (those who are blind or who have low vision) continue to experience an unemployment rate of 70% or higher across all sectors but remain especially under-represented within higher education and the research ecosystem. Among the barriers emphasized by people with visual impairments are those related to accessibility and inclusion. It is within this socio-historical context that we began our interactions as a blind graduate student (Martiniello) and a sighted PhD. supervisor (Wittich) in the process of completing a doctoral program in vision science. Utilizing duoethnography as a methodological approach, we juxtapose two perspectives on a shared experience. Over a period of five years, we explored the ways in which our interactions as a trainee with lived experience and sighted ally have shaped our perspectives on disability inclusion in (and while doing) disability research and the role of allyship in the context of academia. We use examples from our lived experiences to illustrate the ways in which we negotiated the role of allyship throughout the research process, including the impact of accessibility and inclusion while completing a scoping review, semi-structured interviews and thematic content analysis. These collective experiences set the stage for new forms of advocacy and allyship to emerge. To the best of our knowledge, Dr Martiniello remains the first and only blind person to graduate in Canada with a PhD in Vision Science. Hopefully, she will not be the last.
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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 | 0,024 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,033 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».