Imagining Canada, imagining Canadians: National identity in English as a second language textbooks
Notice bibliographique
Résumé
In this study, I establish that language textbooks are sites of discursive struggle through which nationalist imagined communities are reproduced. I use critical discourse analysis to analyze how these textbooks construct Canadian identities that position students in relation to an imagined community of Canada. I analyze twenty-four textbooks and three Citizenship and Immigration Canada publications used in government-funded language instruction in Ontario. Representations of Canada and Canadianness in the texts examined include and exclude student readers, participate in banal nationalism, and legitimate particular understandings of Canada. The identified textbooks mark nationality through flags, maps, references to nation, and the use of nation as a frame of reference. The textbooks also make claims about how 'Canadians' think and behave. This banal nationalism naturalizes and essentializes imaginings of 'Canada' and 'Canadianness' supporting particular and interested constructions and positive evaluations of 'Canadian' identity. Both government produced publications and identified textbooks legitimate constructions of Canadian identity through repeated positive representations of Canadianness; the marginalising inclusions of 'others'; the subordination of gendered, racialised, and classed social positions to nation; and by maintaining a low level of dialogicality overall.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,025 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».