Bridging Belonging: Analyzing Student Perceptions of Inclusivity at Queen’s University
Notice bibliographique
Résumé
Background: With a rapidly evolving demographic in the student body at Queen’s University, this study explores the ways students conceptualize inclusivity, both positively and negatively, and examines its implications in their academic and social experiences. This study was developed using the EDIIA framework defining inclusivity as the degree individuals from diverse backgrounds feel welcomed, respected, and supported within the Queen’s community. Methodology: A survey-based observational study was completed, sampling 50+ students from the Queen’s University community from all degree programs and years of study. The survey was shared online using Instagram and in-person at the TEDxQueensu Conference and Student Life Centre. Students were asked to anonymously complete the survey using Microsoft Forms. The survey consisted of 16 questions both qualitative and quantitative, incorporating Likert Scales and open-ended responses. The survey was designed to assess student demographic factors as well as their sense of inclusivity within Queen’s university. Results: Preliminary analysis indicated mean participant age was 19 years, with a modal age of 18 years. The most represented faculties were Health Sciences, and Arts and Science, with a notable proportion of respondents identifying as second-generation university students. Anticipated themes include faculty-based variations in inclusivity perceptions, cultural background influences on social belonging, and disparities in academic engagement. Responses will be analyzed to assess frequency and impact of experiences with microaggressions, exclusionary behaviors, and barriers to cross-cultural interactions on campus inclusivity. Significance: By identifying both systemic strengths and areas of exclusion related to inclusivity at Queen’s, we hope our findings will serve as a catalyst for driving meaningful change that bridges existing gaps within the campus community. Beyond highlighting student perspectives, this research has the potential to inform targeted EDIIA initiatives, reshape institutional policies, and drive cultural transformation in the Queen’s community, ultimately fostering a more supportive and safe environment for all students.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».