“We Say Nah!”: Refusals and Collaborative Autoethnographic Storytelling by and for Black Womxn in Canadian Academia
Notice bibliographique
Résumé
The intersectional challenges faced by Black womxn graduate students in Canadian post-secondary education and academia are grounded in misogynoir (gendered racism) and microaggressions. In this collaborative critical autoethnography, the authors unveil the legacy of Black feminist theory in academia’s pursuit of equity, diversity, and inclusion. This work centres on a profound act of refusal; Black womxn scholars refuse prescribed narratives and imagine other possibilities of being and knowledge creation. By practicing refusal through the act of scholarly storytelling, the authors collaborate in reflexive dialogue and writing to reweave the narrative tapestry for Black womxn. The threefold purpose of the article is to support Black womxn graduate students and faculty in redefining their own narratives; foster collective healing, resilience, and strength among the authors; and challenge dominant perspectives on Black scholars/scholarship. Through the lens of Black livingness, the authors assert that refusal is a powerful tool for dismantling systemic inequalities within academic spaces.
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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 | 0,023 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,063 | 0,052 |
| Communication savante | 0,014 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».