Entreprendre une démarche décoloniale et antiraciste à l’université et en travail social : l’exemple d’une recherche-action au Québec pour construire une formation contre le racisme
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte social intense en 2020, dû notamment aux manifestations antiracistes suite au décès par étouffement de George Floyd, pour lequel un policier a été condamné aux États-Unis, durant la pandémie du COVID-19, quelques professeur.e.s ont entrepris une démarche pour écouter les personnes noires de l’École de travail social, entre autres, sur les effets de résonance ressentis. Suite à cette action, un comité statutaire a été voté (le comité antiraciste et inclusif de l’École de travail social de l’Université de Montréal, CAÉTSUM) pour pérenniser le soutien aux étudiants vivant le racisme à l’université. C’est avec le CAÉTSUM que nous avons mené une recherche-action participative pour créer une formation contre le racisme et les discriminations, qui s’adresse, en premier lieu, aux étudiant.e.s comme aux enseignant.e.s et au personnel de l’École de travail social de l’Université de Montréal. Cet article raconte le processus de cette recherche-action et comment les résultats ont été transformés pour produire une web-série formatrice interactive.
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 | 0.010 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.031 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.005 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".