Critical Language Awareness in Motion: Disrupting Dominant Spaces through CELLWs
Notice bibliographique
Résumé
One of the primary challenges for multilingual students in Canada is to learn English and integrate into mainstream society. Within this process, students’ intersectional identities (the intersection of race, language, culture, and religion) influence their L2 learning while creating overlapping and interdependent systems of discrimination and disadvantage. This article explores “multilingual awareness” and its interplay with “spatial awareness” among high school newcomers in Canada. In particular, it focuses on how they employ linguistic, cultural, racial, and religious backgrounds in navigating English language learning spaces. The study involved 13 students from grades 10 to 12, all of whom participated in a series of Critically Engaged Language and Literacy Workshops (CELLWs). These workshops employed arts-based research methods and walking methodology that facilitated discussions about students’ experiences and provided opportunities to challenge them in the context of their multilayered identities. The question guiding this study was, “How does newcomer high school students’ spatial awareness, as explored through CELLWs, contribute to the disruption of dominant English language spaces?” Findings highlight the critical role of spatial awareness in fostering connections to multilingual identities and revealing systemic discriminations tied to these identities. Overall, the newcomer students’ narratives underscored the significant role of community and school interactions in shaping their sense of identity and belongingness, as well as discrimination and disadvantages that were intrinsically related to their intersectional identities.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,022 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».