Construction and Negotiation of Identities of NNES Graduate Students in an ESL Context
Notice bibliographique
Résumé
This study critically investigates construction and negotiation of multiple and often hybrid identities of non-native English speaking (NNES) graduate students majoring in an English education program at a Canadian university. With a theoretical framework of language socialization (LS) with critical discourse analysis (CDA) and communities of practice (CoPs) approaches, this multiple case study examines how NNES graduate students construct, reconceptualize and negotiate their identities through discourse in their LS processes. Findings suggest that NNES graduate students often shuttled between various CoPs and constructed multiple and hybrid identities which are non-static, situational as well as contextual. Therefore, indiscriminative and uniformed construction of identity as NNES should be discouraged as it could be misleading and has a risk of grouping and essentializing NNES as novice and a marginalized member of academic CoPs. Moreover, NNES graduate students can be empowered and make the best of their investments by perceiving themselves as individuals who are linguistically and socioculturally multicompetent members of various academic CoPs while recognizing their multiple and hybrid identities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,022 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».