Beyond racism: mapping ruling relations in a Canadian university from the standpoint of racialized female student activists
Bibliographic record
Abstract
Cette étude est une ethnographie institutionnelle qui emploie une cadre théorique féministe-critique afin d'expliquer les relations sociales qui coordonnent les expériences des étudiantes-organisatrice racialisées à l'Université McGill. Les entrevues avec les étudiantes, administrateurs, professeurs et employés, avec des observations sur les textes, la langue institutionelle et des expériences autour de l'équité à l'Université McGill constituent les données pour effectuer cette analyse anti-raciste féministe. Dans la première partie de cette étude, les connaissances produites par les expériences des étudiantes-organisatrice racialisées – qui constituent le point d'entrée de cette étude – expose une disjonction entre la façon dont l'Université se portrait comme équitable et diversifiée et comment elle est vécue par certains étudiantes racialisées. La prochaine partie de cette étude examine certains des défis au travail d'organisation anti-raciste à l'Université McGill et le manque (et le besoin) d'une mémoire institutionnelle qui encourage l'organisation actuelle et future de documenter, de consulter, et de s'appuyer sur les initiatives passées (réussie et autrement) autour de la race, le racisme et l'équité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.014 |
| Science and technology studies | 0.042 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".