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Enregistrement W7037249676

Doing the work? : The role of local government diversity, equity, and inclusion plans in addressing white supremacy

2024· other· en· W7037249676 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLancaster EPrints (Lancaster University) · 2024
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHuman auditory perception and evaluation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsWhite supremacyLocal governmentInclusion (mineral)RacismGovernment (linguistics)Participant observationPublic policyPolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Particularly post 2020, municipal governments have been under increased pressure to address racism in their communities and within their institutional structures. Many municipal governments have relied on DEI plans to guide this work yet these documents, and public policy on DEI at a local government level more generally, remain understudied. This thesis addresses this gap by examining the role that municipal DEI plans play in addressing white supremacy and advancing equity. I situate this study at the intersection of literature on DEI policy and social learning to think about how DEI policy at a local government level is developed, implemented, and the social learning processes that take place throughout. This research is conducted in Alberta, Canada and involves a document analysis of DEI plans, interviews with DEI practitioners and grassroots organizers, and participant observation. In my analyses, I show how DEI plans frame issues of racism and discrimination in ways that lack an ability to attend to inequitable institutional structures. I explore how DEI plans are simultaneously politicized by Councils and depoliticized through the downloading of work onto community all while being experienced as emotional work by DEI practitioners. Finally, I demonstrate the formalized approaches to learning outlined in DEI plans are insufficient to raise critical consciousness. I propose that a more explicit and supported praxis-oriented approach is needed.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,013
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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