Texts and countertexts: dismantling dominating discourses through decolonizing and antiracist pedagogies
Notice bibliographique
Résumé
In the context of resurgent nativism and political backlash against diversity, equity, and inclusion, this special issue of Language Awareness examines how language educators across global contexts are enacting decolonizing and antiracist pedagogies to dismantle dominating discourses that continue to structure classroom life. Drawing on a range of critical theories, contributors explore how colonial and racist ideologies are reproduced through curriculum, assessment, policy, and interaction, and how these logics can be challenged through critical engagement with texts and countertexts. The special issue foregrounds decolonizing and antiracist literacies as critical practices and dispositions that refuse deficit framings of racialised learners, legitimize subaltern knowledges, and cultivate language awareness grounded in social justice. Contributors document how teachers and learners mobilize countertexts to reframe epistemic authority, contest Eurocentric norms, and reimagine classrooms as sites of resistance and solidarity. While acknowledging institutional and ideological constraints, the special issue affirms that language education can serve as a space for transformative pedagogical practice. Together, these articles offer frameworks and empirical illustrations for how language teachers and learners might critically read, write, and reauthor the word and the world.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,068 |
| Communication savante | 0,020 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».