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Enregistrement W7000008368

EDI AS A FORM OF INSTITUTIONAL ACTIVISM: CANADIAN UNIVERSITIES’ FIGHT AGAINST RACIAL INEQUALITY

2025· dissertation· en· W7000008368 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInequalitySocial movementRacismSocial inequalitySocial changeStructural inequalitySocial issues
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Can university EDI offices actually reduce racial inequalities? Should we consider their efforts on social change to be activism? The question of eradicating inequalities has been at the centre of socio-political issues in our society in the last few decades. Universities have made commitments to eradicate - or at least reduce - inequalities as they project an image of progressiveness and inclusion. Accordingly, Canadian universities have promoted their EDI (Equity, Diversity, and Inclusion) initiatives more rigorously, especially in the wake of the proliferation of protest actions in support of Black Lives Matter (BLM) and #StopAsianHate. As universities began to show support for these social movements by providing official statements to the public, their efforts were construed as activist by right-wing pundits, while being regarded as largely symbolic and ineffective by scholars. Using insights from social movement theory and the sociology of education, I examine the possibilities and constraints of EDI offices in top English-speaking Canadian universities. In this case study of institutional approaches to racial inequality, I conduct in-depth interviews with seven of the top EDI officers in Canada and examine statements published by university officials to consider the social change goals and actions of U15 universities. I have three main findings. First, EDI leaders in Canadian universities cannot necessarily be considered social movement activists, but rather are best described as institutional mediators in advancing social issues toward social changes within institutions. Second, when universities make public statements about racial inequalities, and even when they make commitments to produce social change, their actions and claims fall short of activism, refraining from using the motivational framing of a call to action. Finally, I find that while adding resources to EDI offices does increase universities’ bureaucratic capacity to address racism, this institutional opportunity for social change does not translate into action on all anti-racism issues. Specifically, Canadian universities have been much more vocal and active in responding to demands of the Black Lives Matter movement than to the demands of the #StopAsianHate movement. I argue that the EDI practices of Canadian universities should not be considered a form of institutional activism, as I identify gaps between the institutionalized promotion of social issues and what would be considered a social movement agenda. This research contributes to the sociology of education literature, supporting its skeptical view about the effectiveness of EDI efforts within universities, while providing original insights on how universities’ EDI practices fall short of their stated goals in reducing racial inequality. In addition, it makes contributions to social movements theory’s understanding of organizational activism, expanding its understanding on the constraints on social change within organizations, impacting not only the outcomes of efforts to reduce inequality, but also the goals envisioned by EDI officers in the first place and restricting claims-making rhetoric. Overall, this research reflects that barriers embedded within universities based on institutional and cultural values are still main forces in delaying and hindering more progressive social change.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,947
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0530,027
Communication savante0,0140,003
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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