Examining environmental racial microaggressions on a university campus
Notice bibliographique
Résumé
College campuses are becoming increasingly diverse; yet there are many ways in which the university climate fails to promote inclusion, thereby creating a sense of exclusion for students of colour. This study utilizes a visual content analysis to critically examine the spatial imagery of exclusionary messages on a predominantly White institution (PWI) campus. Specifically, we asked student collaborators (N = 3) to identify and reflect upon cultural artefacts and imagery within their university that conveyed messages of inclusion or exclusion, affecting their sense of belonging in the campus environment. The students captured eight photographs and provided written narratives to further contextualize their observations. Four main themes emerged from the analysis to represent the messages conveyed to people of colour: (1) tokenism and visual differentiation; (2) selective visibility and stereotyping; (3) lack of belonging and empowerment; and (4) white saviorism. Our findings revealed the pervasive environmental microaggressions that students observed in images, portraits, and illustrations across campus at this PWI. These images and their underlying messages can encourage higher education institutions to reflect deeply on their practices in order to truly foster a culture of belonging on campus. By doing so, they might move beyond superficial impression management to undertake more substantial evaluations and improvements in their current practices. Finally, we present practical recommendations to promote genuine diversity and inclusion on university campuses.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».