Enjeux et défis liés à l’organisation inclusive : pratiques, résistances et processus de changement
Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte d’une sous-représentation des groupes historiquement marginalisés dans le milieu universitaire au Canada, particulièrement dans le corps professoral, dans les postes de direction et dans la production scientifique ou l’octroi de subventions de recherche, plusieurs démarches ont été entreprises afin de rendre ce milieu plus inclusif – non sans bousculer les traditions en enseignement supérieur, compte tenu du fait que l’inclusion implique des transformations importantes. Cette recherche permet d’avoir une meilleure compréhension des démarches concrètes visant à mettre en place des pratiques inclusives dans le milieu universitaire au Canada. Mobilisant un cadre théorique multidisciplinaire et une approche méthodologique de l’ethnographie institutionnelle basée sur des entretiens semi-directifs, de l’analyse documentaire et de l’observation participante, elle permet d’identifier les enjeux et défis liés à ces actions selon quatre dimensions : les expériences d’inclusion et d’exclusion des individus; les pratiques organisationnelles inclusives; les manifestations des résistances et les processus de changement. En plus de montrer que les transformations liées à l’inclusion dans le milieu universitaire vont bien au-delà de la rédaction de plans en EDI ou de stratégies promotionnelles de l’inclusion, cette étude souligne l’importance de mieux considérer les résistances, les stratégies et les processus de changement liés à l’implantation de pratiques inclusives. Elle met non seulement l’accent sur le changement à toutes les étapes du processus, mais montre également l’importance de joindre à ces démarches davantage de référents théoriques et conceptuels par la réalisation de recherches collaboratives permettant la co-construction des connaissances.
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 | 0.018 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.034 | 0.081 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.018 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".