"Qualifying" as Teacher: Immigrant Teacher Candidates' Counter-Stories.
Notice bibliographique
Résumé
Teachers in Canadian schools are over-representative of the dominant group: white, middle class, heterosexual, able-bodied, Christian and Canadian born (Bascia, 1996). Yet, Canada is a multi-ethnic, multi-racial, multi-faith and multi- linguistic country. In the last 5-7 years faculties of education have been accepting increasing numbers of immigrant teacher candidates (Association of Universities and Colleges Canada, 2007) with little attention to the issues and challenges those candidates confront in the face of community expectations of who 'qualifies' as teacher. The experiences and perspectives of what it means to be a teacher are stories that are predominantly told by the dominant group. Drawing on the work of Solorzano and Yosso (2002) I use narratives and stories told by those who have been “othered” or “counter-storytelling” to bring complexity and richness to the prevailing concept of who can be a teacher. This research builds on Bourdieu‟s (1977) concept of cultural capital and draws from Yosso‟s (2005) model of “community cultural wealth” to explore the specific tension of linguistic capital in relation to immigrant teacher candidates. Findings from a qualitative study explore the challenges immigrant teacher candidates experience as they move through a pre-service teacher education program.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,034 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| 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 ».