Race and language learning in multicultural Canada: towards critical antiracism
Notice bibliographique
Résumé
Issues of race constitute an emerging area of inquiry in language education. Yet, race, racialisation and racism are still stigmatised topics of discussion in everyday and professional contexts in multiracial and multiethnic countries. Canada is especially an interesting context in this regard due to its official policy of multiculturalism that constructs a national identity of tolerance towards diversity. Drawing on the author's personal experience, this article presents some fundamental ideas for critical antiracism which call into question the commonly accepted antiracist agenda in research and practice. These ideas include decolonising antiracism (moving beyond white vs. non-white dichotomy to scrutinise power relations between non-white settlers and aboriginal people), de-essentialising antiracism (paying increased attention to economic privilege) and de-simplifying and de-silencing antiracism (paying more attention to multifaceted forms of racism and making issues of racial inequalities explicit). Such critical reflectivity enables us to understand racism in broader relations of power and to take greater ethical responsibility in antiracism.
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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 | 0,021 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,061 | 0,072 |
| Communication savante | 0,020 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,012 |
| 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 ».