Re-skilling, up-skilling, and the devaluing of skill : skilled immigrant women language teachers' lived experience of identity
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the lived experiences of skilled immigrant women language teachers in Canada through feminist intersectional and new materialist frameworks, seeking to understand the intricate dynamics of identity, power relations, and inequities. Women-identified skilled immigrants are more likely to be overeducated than their male counterparts and have higher levels of education than Canadian-born women. However, they experience higher unemployment rates, compounded by racial, gender, and linguistic biases. While considerable research considers ESL learners, the experiences of immigrant women language teachers—Canada’s largest group of language educators—remain understudied. Using a feminist intersectional approach, the study examines how identity categories (e.g., gender, race, ethnicity, immigration status, second language, and accent) and material-discursive factors (e.g., physical appearance, dress, and age) affect these women’s identities and lived experiences. New materialist frameworks emphasize how non-human entities (e.g., objects and pets) are vital in shaping these women’s identities. Data were collected through individual interviews, artifacts, and photo-elicitation from 17 participants of diverse backgrounds and demonstrated how immigrant women language teachers face significant challenges, such as systemic discrimination, underemployment, re-credentialing and professional reintegration, financial constraints, and insufficient government support. The findings point to objects (e.g., coins, jewellery, and religious icons) serving as material agents that connect these women to their past, empowering them while negotiating their identities in Canada. Furthermore, as non-human vital participants, pets become integral to inter-species heterogeneous family assemblages, offering mental and emotional support, and helping the women navigate challenges as immigrants. This research contributes to understanding systemic inequities in the Canadian workforce, emphasizing the need for ongoing research to address the unique barriers faced by racialized, skilled immigrant women language teachers. Employing feminist intersectional and new materialist approaches, this study sheds light on underexplored material and emotional dimensions in the 17 women’s lived experiences while challenging more traditional human-centred analyses of immigration and identity.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,019 | 0,021 |
| Communication savante | 0,007 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».