Notice bibliographique
Résumé
This special issue of Ethnicities focuses on the phenomenon of linguistic racism. Linguistic racism constitutes the intersection of language, race/ism, and in/equality, as seen in racialized discourses on the relative status of languages and bi/multilingual language use, particularly as these are directed toward non-dominant language speakers. The theoretical framings underpinning the contributions in this issue draw on sociological discussions of critical race theory, and sociolinguistic and linguistic anthropological discussions of language ideologies, linguistic racism, and raciolinguistics. Racialized discourses of language (use) are situated within sociohistorical and sociopolitical contexts, grounded in nationalism and colonialism, that privilege dominant national and international languages, public monolingualism, and native-speaker competence in those languages. In contrast, related linguistic hierarchies of prestige pathologize the language uses of non-dominant language – often Indigenous and/or bi/multilingual – speakers and construct their language use in both overtly and covertly racialized terms. The result is regular linguistic discrimination and subordination experienced by non-dominant language speakers, inevitably framed within wider racialized institutional and everyday discursive practices. The contributions herein explore these issues in relation to Indigenous and other non-dominant language use(s), and their (mis)representation, in the media, workplace, and academia, in the contexts of New Zealand, Australia, Bangladesh, Canada, and the United States.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,018 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».