An inconvenient truth: When ideologies of multilingualism lead to auto‐inflicted epistemic exclusion by multilingual students in higher education
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this article, we juxtapose two international contexts of higher education to critically examine both the situated complexity of (restrictive) ideologies of multilingualism and the ways such ideologies inform multilingual students’ choices of language use that contribute to their own epistemic exclusion in Canada and Germany. A content analysis of data from interviews and written reflections on language choice illustrates that the ideologies of (1) devaluation of partial repertoires, (2) maximalist view of language competences, (3) neoliberal multilingualism, and (4) native‐speakerism‐in‐multilingualism are enacted and reproduced by students themselves in both contexts, leading to auto‐inflicted epistemic exclusion. The findings reveal not only the pervasiveness of monolingualism within multilingualism and higher education, but also the hierarchization of languages and their (imagined) speakers, from which we conclude that not all forms of individual multilingualism are valued, despite increasing celebration of diversity in global higher education.
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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 | 0,011 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,037 |
| Communication savante | 0,011 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».