The House that Hate Built: Fixing the Mess We Made
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The long-standing entrenchment of racism as a societal norm, along with its pervasive influence on large-scale assessment systems, continues to perpetuate racial and ethnic injustice globally. White supremacist logics underpin systemic oppression across institutions in North America (e.g., Canada & the United States), South America (e.g., Brazil), and Europe, manifesting in criminal justice systems, social services, and education settings. This manuscript highlights how assessment tools, shaped by racist logics, contribute to the marginalization and dehumanization of racially and ethnically minoritized populations. I describe how psychometric methods often perpetuate oppressive ideologies, resulting in assessments that function as discriminatory practices under the guise of objective measures of merit. I also propose a path forward aimed at disrupting these logics. This manuscript presents a justice-oriented approach to assessment design that is unapologetically antiracist and aims to disrupt the historical legacy of white supremacist and racist logics (rooted in hate) within the fields of assessment and measurement. This approach requires (a) collective responsibility for pursuing justice, regardless of our role in the system; (b) the establishment of a monitoring and evaluation system; (c) investment in developing the critical consciousness of the entire assessment/measurement field; (d) transparency; (e) respect for the cultural norms of the world’s majority; and (f) a commitment to seeking evidence of justice in our measures, rather than simply removing bias. I advocate for an overarching ethos of love (justice is love) to actively correct the harm inflicted on racially and ethnically minoritized populations and reframe assessments as tools for liberation.
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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 | 0,026 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,066 |
| Communication savante | 0,025 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,004 |
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 ».