Creating monolingualism in the multilingual courtroom
Notice bibliographique
Résumé
This paper contributes to research that has identified an institutional bias towards monolingualism in the legal sphere (Eades 2003, Haviland 2003), investigating how this ‘monolingual worldview’ (Ellis 2006) affects interactions between speakers of minority languages and courtroom professionals in New York City Small Claims Court. Drawing on ethnographic fieldwork and a data-set of 40 recorded arbitration hearings that include speakers of Spanish, Russian, Haitian Creole, and Polish, the paper shows that, while the courtroom itself is multilingual, all individuals besides the interpreters are expected to use one language only, even though most are multilingual to some degree. This ideology is evident in the common practice among legal professionals and interpreters to interrupt and discourage any use of English (i.e. codeswitching) by individuals who are accompanied by an interpreter. On the other hand, court users who avoid the use of English are frequently accused of deceit (‘pretending not to speak English’) by the opposing party. The court’s monolingual bias thus forces bilingual participants to act as monolinguals, thereby creating the appearance of monolingualism as the norm. It is argued that these practices inherently disadvantage minority speakers by preventing them from using the full range of their communicative abilities, and by making language choice a factor in the assessment of their credibility.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».