Notice bibliographique
Résumé
In this paper, I explore a particular formation of institutional racism within academic organizations. First, I detail the recent positive recognition of systemic barriers to inclusion in Canada through the rhetoric and policies from national research funding agencies, university managements, and faculty unions. I go on to suggest, however, that there is a contradiction in the promotional framing of these commitments as ‘inclusive excellence’ because the discourse of excellence implies that the institution is already performing at peak function and hence needs no systemic organizational change. I argue that this contradiction undermines the development of genuine motivations to address exclusions and reduces equity policies to tokenistic promotional branding. The excellence discourse appeals to the vanity of the academics who are being encouraged to be more inclusive, a vanity of ‘excellence’ that is a manifestation of the broader epistemological understanding of our profession as both very intelligent and neutral or objective in our approach to generating and assessing knowledge. This professional epistemology anchors our understanding of why the profession looks the way it does: white ethnic dominance is taken as a reflection of objective merit, which then prevents any consideration of whiteness as a contributing privilege to entering and progressing through the academy. I term this equation of whiteness with our professional capacities as ‘professional snowblindness’ because it prevents recognition of the whiteness of the profession precisely through recourse to our professional skills and capacities. I argue that this ‘snowblindness’ is the particular formation of institutional racism in the academy and, crucially, that it needs to be named and discussed if we are to create genuine motivations for equity.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,031 | 0,052 |
| Communication savante | 0,017 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».