Queer in Science, Technology, Engineering, and Mathematics: Following the Intersections of Queerness, Transness and Science Identities
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This multiple case study explores the intersections of queerness/transness and science education through a combined framework of queer theory, intersectionality, the construct of figured worlds and science identity. The study uses a life‐history approach to characterize the trajectories of three purposefully selected queer individuals who are currently working in a European or US‐based higher education institution. We collected data through multiple in‐depth, semistructured and unstructured interviews, and artefacts, for the purpose of exploring shifts on the participants' science identities throughout their lives, as they moved towards or away from science. The findings illustrate how exclusionary cultural models in STEM—shaped by cisheteronormativity, whiteness, patriarchy, ableism, and neoliberal values—promote science as hypercompetitive, individualistic, and emotionally detached. These models marginalize queer identities, stigmatize mental health, and depoliticize science by erasing sociopolitical concerns and limiting who is recognized as a legitimate science person. As such, they contribute to ongoing efforts to queer science education by illuminating how systemic norms shape identity trajectories. We conclude by sharing implications for research, theory, and practice in pursuit of more inclusive and liberatory visions of science education.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,027 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».