Performing Diversity: Navigating Tensions, Identity Threats, and Self-Instrumentalization in Applicant Diversity Statements
Notice bibliographique
Résumé
Applicant diversity statements require job candidates to describe their personal contributions and commitment to Diversity, Equity, and Inclusion (DEI), yet there is limited research on how applicants experience and navigate this emerging practice. We employ a sequential mixed-methods design with open-ended surveys and in-depth interviews with academic job candidates to explore how applicants manage self-presentation when crafting diversity statements. Our findings reveal two key self-presentation tensions: a Self-Disclosure Tension—whether and how much to reveal personal identities and experiences in an instrumental setting—and a Framing Tension—how to package those identities and experiences to balance institutional expectations with authentic self-expression. These tensions, triggered by ambiguity about the task’s purpose and content, produce two identity-related threats: Trivialization Threat—the fear of one’s identity being undermined and reduced to token gestures—and Exploitation Threat—the sense that one’s identity is being used for institutional gain. By centering the applicant perspective, our study extends research on instrumental DEI framing, identity management, and organizational performativity by highlighting the self-instrumentalization required by applicants navigating ambiguous and evaluative DEI practices. Practically, our findings underscore the unintended consequences of performative DEI practices that shift the burden of proof onto individuals without institutional accountability.
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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 | 0,034 | 0,048 |
| 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 | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».