From Ananthi to Anna: Teacher Colonization of Student Names Among Tamil Canadians
Notice bibliographique
Résumé
Teachers and classrooms in Ontario consistently communicate to Tamil students that their names are too long, too foreign, too difficult to pronounce, and a hassle for teachers to learn. Teachers colonize Tamil students’ names with the goal of making them as “white” and English as possible by systematically renaming, mispronouncing, and/or shortening Tamil names. I call this process the “colonization of names.” This paper explores the impact of the colonization of names amongst Tamil Canadians through critical race theory. I conducted six semi-structured interviews with Tamil Canadian adults who went to public school in southern Ontario and had childhood experiences with the colonization of their name. This study indicated that participants experienced grave consequences due to the colonization of their names, including anxiety and embarrassment, a lack of sense of belonging, a feeling of cultural displacement, and being forced to occupy dual identities by having two names (one used at school, and one used at home). Some participants maintained their colonized name, while others made efforts to reclaim their Tamil name. Regardless of how students choose to navigate this forced renaming, the Ontario education system, which is embedded in colonial and white supremacist structures, needs to be problematized and held accountable for the colonization of Tamil names, and for constructing the false narrative that non-English names need to be changed.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».