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Enregistrement W7133020735

Then and Now, Knowing and Leading: The Lived Experience of Ethnicity and its Implications for College Leadership

2019· dissertation· W7133020735 sur OpenAlexaffabout
Stephanie Marie Dimech

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2019
Typedissertation
Langue
DomainePsychology
ThématiqueMentoring and Academic Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLived experiencePrivilege (computing)Ethnic groupMeaning (existential)Qualitative researchSet (abstract data type)White (mutation)Grounded theory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In my research, I set out to ask if lived experiences related to ethnicity shapes and informed college leaders. From the findings, I have concluded that lived experiences of ethnicity do shape and inform college leaders. This was a heuristic exploration that allowed participants to find, discover, and understand the meaning in their lived experiences. I used a heuristic, qualitative research approach with semistructured interviews to question and learn from 10 participants during two interviews over a 1–3-month period. Participants were Maltese, Italian, Portuguese, or a combination, and were leaders in colleges in Ontario. For the purposes of this study, these college leaders were administrators in the positions of Associate Dean/Chair, Dean/Director, manager, and/or senior administration in Ontario. The experience of growing up ethnic, immigrant, and marginal, was juxtaposed to these participants’ experiences of whiteness, being educated, and privileged. Participant histories of marginality and difference were largely dismissed by others against their current positions of status and power. Implications of historical and current lived experiences of marginality on leadership practice were a central focus. The exploration of how participants negotiated, mediated, and reconciled past marginality with current privilege and how this informed their leadership practice was a core tenet of this work. I pursued this research and offer it not to right the wrongs for participants, but rather to inform leadership practice in ways that encourage white stories of marginality to be told; to disarticulate and rearticulate rules and systems that oppress and confine; and to continue to reimagine that whiteness is not sameness. The insights assembled in these findings may be of interest and informative to other scholars who work towards equity and inclusion.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,033
Communication savante0,0130,010
Science ouverte0,0010,009
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,228 · 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
Publié2019
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Résumé présentoui

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