Black Students’ Experiences of Anti-Black Racism on Campus
Notice bibliographique
Résumé
Catalyzed by numerous high-profile incidents of anti-Black police brutality within the context of systemic anti-Black racism, a global movement advocating for racial justice for Black lives has ignited conversations in academia. While universities across North America issued statements pledging commitment to racial equity, many lacked systemic mechanisms to enact meaningful change. With research on anti-Black racism in academia primarily focused on the U.S., the experiences of Black students in Canada remain underexplored. In this context, activist scholars from a Canadian university in Alberta conducted a two-phase mixed-methods case study to examine Black students’ experiences. This article presents findings from phase one, an online survey informed by critical race theory, completed by 113 self-identified Black students. Respondents shared insights on the university’s climate, incidents of anti-Black racism, its impacts on well-being, and dissatisfaction with institutional responses. Findings underscore the urgent need for systemic changes in representation, support, training, and curriculum development to address anti-Black racism meaningfully.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,008 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| 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 ».