Let’s Talk About Writing Support for Plurilingual Graduate Students
Notice bibliographique
Résumé
Academic writing is an inseparable aspect of graduate school (Holmes et al., 2018) as students’ academic writing is the primary basis for assessment (Turner, 2011). The high-stakes nature of academic writing is magnified for plurilingual students, whose attendance at English medium universities is growing exponentially (Fenton-Smith & Humphreys, 2017). However, there is a scarcity of research that addresses how faculty support writing as an essential practice for plurilingual graduate students, particularly in English-medium universities where English is implicated in structures of power and privilege. Employing a critical analytic collaborative autoethnography (Anderson, 2006; Kempny, 2022) this research uses polyvocal conversations among seven researcher/practitioners to consider the question of how faculty members perceive and respond to the academic writing needs of plurilingual graduate students. Informed by intersectionality (Crenshaw, 2017; Hankivsky, 2014), these conversations illuminate the ways both educator identities and epistemological turns in education theory impact approaches to writing support for plurilingual graduate writers. Importantly, these discussions are implicated in the socio-political contexts of Canadian and Australian universities where systems of inequality act to marginalise plurilingual writers. These contextualised conversations then aim to problematise and revise existent, dominant deficit discourses and pedagogies of writing support for plurilingual students. Findings illuminate the capacity of educators, who are cognisant of their power and place, to generate alternative practices to support plurilingual graduate writers in service of more asset-orientated and inclusive spaces that take advantage of students’ plurilingual repertoires in English-dominant universities.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,023 | 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 ».