An intersectional narrative inquiry into why Black and racialized teachers quit the profession
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we report findings from a narrative inquiry into why Black and racialized teachers quit the profession. Using intersectionality as a theoretical framework, five in-depth narrative interviews were analysed, yielding six thematic threads: emotional labour and cultural taxation, subtle and overt systemic racial violence, technology-facilitated harassment, a tension between identity and professionalism, and disillusionment with school leadership and institutional inaction in addressing harm. The findings reveal the compounded challenges Black and racialized teachers face, when professional demands intersect with systemic marginalization, particularly at the intersections of race and gender. They also show that while institutional shortcomings impact all teachers, contemporary challenges such as school underfunding and staff burnout are multiplicatively exacerbated for Black and racialized teachers as structural educational inequities intersect with systemic violence. Findings point to the need for robust and intersectional retention strategies. Schools should do the courageous work of confronting the structural and cultural harms that make teaching untenable for many, reimagining educational spaces as ones that value, support, and sustain racialized educators. Without this shift, retention initiatives will remain incomplete and unable to address the deeper inequities at play.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».