Bridging Antiracism and Equity, Diversity, and Inclusion Discourses Through Grassroots Organization Efforts
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This article centers on the voices and experiences of racialized women, which are often marginalized in organizational settings that fail to adequately address racial discrimination. Grassroots organizations play a vital role in bridging the gap between antiracism and EDI discourses. Yet, research on their communication campaigns remains scarce, despite their key role in integrating these often‐conflicting narratives. These organizations are not merely supportive; they are essential in amplifying overlooked perspectives and shaping antiracism discourse in the public sphere. This paper examines the practices, tactics, and discourse of a grassroots organization that develops antiracism campaigns and initiatives with its publics. It is based on a collaborative project with FRY, a nonprofit organization founded by racialized women from the African diaspora. Drawing on the cocreational perspective, this study explores how grassroots organizations and their publics cocreate meanings around racial issues. Using qualitative methods including interviews, observations, and focus groups with nonprofit members, this research investigates how the organization collaborates with its audiences to cocreate diverse “safe spaces” and discourses tailored to the specific needs of racialized women. These spaces offer opportunities to openly discuss racism, find refuge from discrimination, foster sisterhood, and connect members with critical resources.
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 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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,108 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,444 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».