Knowledge and power in the academy: faculty and staff equity, diversity, and inclusion training in Canadian post-secondary institutions
Notice bibliographique
Résumé
Most Canadian post-secondary institutions have publicly identified reconciliation and other equity, diversity, and inclusion (EDI) priorities in their goal statements and strategic plans. However, it is not clear how (or if) they are ensuring the institutional capacity exists to make the type of transformative changes these goals imply. It is argued here that a critical, yet overlooked component of this capacity building is meaningful EDI training for faculty and staff. The literature argues that those in positions of power and privilege have been culturally conditioned to not see violence and oppression in our institutions. If this is so, it becomes vital that EDI training initiatives provide an opportunity to critically analyze the impact of personal power and power embedded in institutional structures. However, the review also revealed the most common type of EDI training offered is superficial and does not support the development of a more critical lens through which to interrogate power. As the evidence to support these concerns has been largely anecdotal, this study set out to gather a more comprehensive, descriptive data set that provides a snapshot of faculty and staff EDI training initiatives across Canadian post-secondary institutions. This study takes a pragmatic approach to data gathering and uses a mixed methods approach to support the investigation of complex systems and processes. Based on issues raised in the literature review, a national survey was designed to support the gathering of large amounts of both quantitative and qualitative (descriptive) data from those doing “EDI work”. A focus group was then held that allowed for a deeper examination of key issues raised in the survey. Findings echoed concerns that most EDI training for faculty and staff is superficial and does not get at deeper issues related to power and equity. The analysis also revealed that differing perceptions of safety may be a critical factor impacting the perceived need for EDI training and the type of training typically offered. Galtung’s Violence Triangle model frames the research as it broadens the concept of “violence” and helps elucidate power imbalances and the mechanisms that both create and maintain them.
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 | 0,012 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,039 | 0,020 |
| Communication savante | 0,016 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».