Native Speakerism and Employment Discrimination in English Language Teaching
Notice bibliographique
Résumé
The terms ‘native speaker’ and ‘non-native speaker’ are commonly used in English Language Teaching (ELT). Such terminologies create segregation and negatively affect the morale of some non-native English-speaking teachers (NNEST). Using the lens of Critical Race Theory, this paper investigates native speakerism (NS) through a review of literature, specifically on hiring practices or employment discrimination in ELT. It intends to contribute to the dismantling of such native and non-native speaker dichotomy and to establish a more impartial and equitable ELT profession. The terminologies in this literature review were selected through a keyword selection; namely, “native speakerism,” “employment discrimination,” and “hiring practices.” Google Scholar and the online library of a large research university were employed to search for publications in a comprehensive list of databases, including JSTOR, English Teaching & Learning, and ERIC. Using thematic content analysis, articles were categorized into the following themes: Native Speaker Preference, Hiring Criteria, Salary, Advertisements, and Microaggressions. The analysis of 14 relevant articles shows that employment discrimination still prevails in the ELT profession. As studies on employment discrimination in the Canadian ELT industry are lacking, there is a dire need to conduct further research in this area and context.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».