Notice bibliographique
Résumé
There has been increasing recognition of the need to pursue critical research in the fields of ESL/EFL; however, the role that race plays in our research practices has not been frequently discussed. In-depth explorations of how a racialized identity shapes (and is shaped within) complex interactions between the researcher and researched can uncover the ways that race affects all aspects of our investigations, from collecting data to reporting. This article presents personal narratives of two ESL/EFL researchers, White and Asian, who critically reflect on the implications of racialized identities in conducting their respective studies. Both authors' accounts share a common theme of tensions around researcher positionality, locatability, (self-)reflexivity, and how best to represent those we are researching and writing about. However, while the first author brings to the fore the complexities of race and racism in ESL/EFL research through her narrative of studying “the other,” the second author attempts to further complexify these issues by highlighting the distinctly unique tensions which arise when a researcher of color attempts to study “her own kind.” The report will thus contribute to an enhanced understanding of the intersections of postcolonial identities, race, and critical research methodologies and ideologies in the TESOL field.
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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 | 0,059 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,054 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 ».