Academic Discourse Socialization, Scaler Politics of English, and Racialization in Study Abroad: A Critical Autoethnography
Notice bibliographique
Résumé
In this age of rising animosity to newcomers in host societies, study abroad students are often reported to receive maltreatment and discrimination. To this end, I conducted a critical autoethnographic study that responds to the trajectory of my English language learning in the UK and explores my adjustment difficulties and factors such as racialized linguistic discrimination. It also reveals the types of agency that I employed in the process of academic discourse socialization and unpacks causes and processes of renegotiating and reconstructing my identity as a learner and user of the English language. The data for this study was gathered from Facebook posts, written assignment feedback, and my personal narratives and memory. The study reveals that upon finding myself in a community different from what I had imagined prior to my sojourn and with contested power dynamics between local peers and international students in classroom discourse socialization, I became disappointed and stressed and that, in turn, obstructed my learning process. However, my personal investment and agency later led me to develop my own community of practice with those who shared similar linguistic and cultural backgrounds. Meanwhile, I received what seemed to me to be racial discrimination based on my identity as a non-native speaker of English, which was the result of a scaler politics of English and perhaps blatant racism toward a student of a third-world country that saw my use of English as inferior. Therefore, the study invites institutions in host countries to reflect on their language orientation and how it is responsive (not responsive) to newcomers.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,020 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».