Quand les microagressions raciales défient l’inclusion : actions sous tension de directions d’écoles engagées pour la justice sociale
Notice bibliographique
Résumé
Cet article explore les défis rencontrés par des directions d'école engagées pour l'équité et la justice sociale face aux microagressions raciales au Québec.Basé sur une recherche qualitative menée auprès de 12 directions d'écoles publiques francophones situées dans la région métropolitaine de Montréal, il met en lumière des situations où les microagressions raciales affectent le personnel scolaire.S'appuyant sur le cadre théorique de Sue, et al. (2007), l'article illustre comment les micro-assauts, les micro-insultes, les micro-invalidations et les microagressions environnementales reflètent des dynamiques racistes systémiques, exacerbées par des cadres législatifs comme la Loi sur la laïcité de l'État.L'analyse montre que ces microagressions, souvent banalisées, affectent le bien-être des individu-es ciblé-es et créent un environnement leur étant hostile.Les directions en étant témoins ou informées doivent naviguer entre des contraintes légales et institutionnelles pour tenter d'instaurer un climat inclusif.Cette contribution vise à outiller les directions d'école pour mieux reconnaître les microagressions raciales, mais aussi à rendre visibles les tensions vécues par celles-ci pour agir.L'article a ainsi une portée pédagogique et transformative mettant en évidence les limites d'action des directions dans le contexte sociopolitique actuel et l'importance d'une reconnaissance collective du racisme systémique pour transformer durablement les milieux scolaires.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| 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 | 0,021 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».