« Être soi-même ou s’ajuster au cadre » : le poids de la fatigue raciale pour des personnes noires enseignantes et directrices d’école à Montréal
Bibliographic record
Abstract
Cet article analyse les expériences de 13 personnes noires occupant des postes de direction et d’enseignement dans des écoles publiques de Montréal. Il vise à comprendre comment la condition de minoritaire influence la carrière enseignante, un domaine où les minorités racisées sont sous-représentées malgré les politiques éducatives ciblant depuis plusieurs décennies l’objectif d’une meilleure représentation de la diversité dans les différents corps d’emploi du monde scolaire. La méthodologie repose sur des entretiens réalisés de février à juillet 2020, période marquée par la pandémie de COVID-19 et la mort de George Floyd. Ces évènements semblent avoir accentué la sensibilité des personnes participantes aux injustices et au racisme dans leur milieu professionnel. Les témoignages mettent en lumière les défis rencontrés par ces professionnels, notamment le dilemme entre rester fidèle à soi-même ou se conformer aux normes établies. L’article s’appuie sur les théories critiques du racisme pour explorer les stratégies adoptées par ces personnes face aux relations de pouvoir teintées de questions raciales, contribuant ainsi à une meilleure compréhension des obstacles et éventuellement des facteurs d’attraction et de rétention pour les minorités racisées dans l’enseignement.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".