Gigification of English Language Instructor Work in Higher Education: Precarious Employment and Magic Time
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This article describes how discourses of professionalism, insecurity, and exploitation among English as a second language/English for Academic Purposes (hereinafter ESL/EAP) instructors and curriculum‐level administrators at two Canadian universities relate to their understanding of fair work. These understandings are examined in a nested manner, in keeping with social positioning theory. Via discourse and thematic analysis of job advertisements and semi‐structured interviews, we illuminate aspects of the gigification of ESL/EAP in Canada, wherein ESL/EAP instructor work is increasingly rendered un(der)paid, constantly evaluated, surveilled, and precarious. Viewed through the lens of “magic time,” an infinite category of work time, we document the frustrations of ESL/EAP instructors who recognize their own exploitation. The relevance of this study is described in relation to the growing numbers of international students at English‐speaking universities throughout the world requiring a robust program infrastructure supporting their success, while the ESL/EAP instructors who provide these programs are increasingly made disposable through contingent employment relationships. The increasing reliance on contract professors teaching for‐credit courses in higher education has come to be known as adjunctification. In the noncredit, the more marginal context of ESL/EAP instructors subject to the forces of international student supply and demand, underpaid even by contract faculty standards, and engaged in often cutthroat competition for the few remaining contracts, we reference contextual differences by calling it gigification.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,039 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».