Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Expertise in English language teaching (ELT) is determined by being a white native speaker of English. Therefore, ELT is a type of aesthetic labour because workers are expected to look and sound a particular way. As nonwhite teachers cannot perform this labour, they may experience employment discrimination in the form of racial microaggressions, which are everyday racial slights. The purpose of this paper is to investigate what types of microaggressions inform several nonwhite teachers that they cannot perform aesthetic labour in private language schools in Toronto, Canada. Design/methodology/approach – The paper utilizes a critical race methodology in which several nonwhite teachers told stories of racial microaggressions. Findings – The teachers were told that they lacked the right aesthetic through microaggressions involving employers being confused about their names, questioning their language backgrounds, and citing customer preferences. Research limitations/implications – Future research must find out whether nonwhite teachers experience discrimination throughout Canada. Other studies must investigate how intersecting identity markers affect teachers’ employment prospects. Practical implications – To prevent the discrimination of nonwhite teachers (in Canada), increased regulation is needed. The international ELT industry also needs to fight against the ideology that English is a white language. Originality/value – There is little literature that examines language/racial discrimination in the Canadian ELT industry and how this discrimination is articulated to teachers.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| 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 | 0,011 | 0,022 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».