Blame the Message Senders Not the Messenger: The Defence Case of the English “Native Speaker” Teacher
Notice bibliographique
Résumé
This article investigates how “native speaker” teachers define who a “native speaker” is and how they view themselves in relation to the concept. It further explores how they feel about discriminatory practices in employability and the pay gap that are systemically carried out against their “nonnative speaker” counterparts by recruiters. Data were gathered from 10 English language teachers: five males and five females from the UK, Canada, Ireland, and South Africa, who were hired by a state university in Saudi Arabia on the basis that they are “native speakers.” The findings show that although the place of birth and the official status of English in a given country were the main defining criteria for hiring a “native speaker,” the interviewees did not view the concept of the “native speaker” in the same ways as their recruiters did, who they believed used those criteria in an overly simplistic and reductive way rooted in native-speakerism. The findings also show that the participants did not enjoy the unjustified privileges given to them by their recruiters at the expense of their “non-native speaker” colleagues. Instead, in some cases, they attempted to confront their recruiters over such discriminatory practices, and in some others, they attempted to bridge the gap and ease the tension between themselves and their “nonnative speaker” counterparts, although these efforts were hindered by the system’s unfair and unjust practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».