‘There’s no onboarding, no orientation:’ the role of neoliberal university structures in the lives of precarious academics
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. Increasingly, universities rely on casualised labour for teaching and research activities. Previous research demonstrates that the information practices of academics working in these conditions are significantly compromised, making their information work more difficult. This paper further explores the context in which contract academic staff work and provides a more holistic picture of their information environment. Method. To gain a better understanding of the academic context, semi-structured interviews were conducted with twelve heads of academic units working in various disciplines and across Canadian universities. Analysis. Interview data were analysed using reflexive thematic analysis, informed by the theoretical frameworks of neoliberalism and information marginalisation. Results. Two themes were generated from the analysis. 1. Casualisation destabilises and creates divisions. Relying on casualised labour means more and shifting work for permanent staff and the creation of unequal power relationships based between permanent and casualised academics. 2. Contractual status influences access to information and departmental engagement. Based on their contract status, casualised academics are often excluded from the places where workplace information, limiting their access to information. Conclusion. Neoliberalism and information marginalisation provide frameworks to better understand complex information environments and the systemic issues that influence information practices.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,075 |
| Communication savante | 0,017 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».