Immobilizing intersectionality: The performative inclusion of feminist expertise within PSI sexual violence policies
Notice bibliographique
Résumé
In light of public scandals and legislative pressure, Canadian universities have instituted sexualized violence policies in an attempt to curb harm on campus. As the first step, policy-making committees and task forces were established to spearhead institutional change. Using data from 49 qualitative interviews with feminist faculty across Canada, we examine how these policy-making committees utilized feminist expertise, particularly whether feminists with intersectional positionalities and expertise were invited to the table and if their expertise was used to inform the resulting institutional policies. As our findings illustrate, even though policies profess to seek or incorporate intersectionality, experts in intersectionality– particularly those with intersectional positionalities– are rarely invited or heard. As we argue in this article, post-secondary institutions actively work against intersectionality by narrowing the mandates of committees and siloing task forces from other Equity, Diversity, and Inclusion (EDI) concerns. Additionally, invitations to serve as experts on sexualized violence committees are often reserved for feminists deemed by administrators to be palatable, and those invited who embody diversity are used to rubber stamp the process of creating sexualized violence responses instead of informing the policies. This article illustrates the various ways in which PSI committees' constitutions and their mandates tend to make intersectionality a performative rather than informative guiding principle.
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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 | 0,029 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,052 |
| Communication savante | 0,018 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,033 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».