Building a Culture of Equity, Diversity, Inclusion and Social Justice at a Community College
Notice bibliographique
Résumé
Over the past number of years, it has become apparent that Canada is facing a significant skilled labour shortage. As the world emerges from the Covid-19 pandemic, the pressure to train and hire skilled trades workers has only increased; in order to fill the growing labour gap, intentional measures are needed to attract and retain a more diverse group of students. This organizational improvement plan aims to capitalize on a recent strategic plan and its central commitment to equity, diversity, inclusion and social justice. Through a case study focused on balanced enrolment by gender in trades training, this document considers a number of potential solutions before focusing on policies and practices related to recruitment, application, and admission of women into two trades programs. Principles of transformational leadership and transformative leadership theory are entwined with a change roadmap and a change process of appreciative inquiry to create a matrix for change at College on the Water (a pseudonym). A project community map is created and key responsibilities are outlined, as are the critical elements of a communication plan. Lessons learned from this case study can be applied to other programs that are inequitable in representation, whether by gender, socioeconomic status, race, or other differentiation. The immediate goal is to ameliorate an imbalance in student enrolment, and the larger goal is to help the institution’s social justice focus and responsibilities progress. To this end, a global benchmarking tool will be used to measure the institution’s current state and to set a pathway for a better future.
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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 | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,046 | 0,024 |
| Communication savante | 0,023 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,029 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,010 |
| 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 ».