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Enregistrement W4406215553 · doi:10.1037/cdp0000734

A mixed methods investigation of Indigenous university students’ experiences with and strategies to challenge racism.

2025· article· en· W4406215553 sur OpenAlexaffabout
Iloradanon Efimoff, Katherine B. Starzyk

Notice bibliographique

RevueCultural Diversity & Ethnic Minority Psychology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of ManitobaToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismIndigenousPsychologyRacial biasSocial psychologyGender studiesSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: In this mixed methods program of research, we investigated Indigenous participants' experiences with racism at a Canadian postsecondary institution. METHOD: = 485), we surveyed Indigenous students about their experiences with racism. Participants responded to items about the frequency of potentially racist incidents, how those incidents made them feel, and if they considered those incidents as racist. They also responded to items about positive race-based experiences and their feelings about their on-campus experience. RESULTS: In Study 1, participants experienced many different types of racism: internalized (including racial microaggressions, modern racism, and old-fashioned racism), interpersonal, institutional, and structural. They also shared the negative impacts of experiencing racism and the ways they challenged and coped with racism. In Study 2, participants indicated that they experienced racism on campus regularly and that these experiences tended to make them feel bad. Participants also experienced positive race-based experiences and felt good in these cases. CONCLUSIONS: Anti-Indigenous racism happens with alarming regularity at the institution and negatively impacts Indigenous participants, though participants actively push back against racism. We discuss the implications and future research directions. (PsycInfo Database Record (c) 2026 APA, all rights reserved).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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