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Enregistrement W873696501

Narratively performed role identities of visible ethnic minority, native English speaking teachers in TESOL

2015· dissertation· en· W873696501 sur OpenAlexaboutno aff
Eljee Javier

Notice bibliographique

RevueResearch Explorer (The University of Manchester) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupFirst languageNarrativeIdentity (music)Value (mathematics)RacismLinguisticsWhite (mutation)SociologyPsychologyPedagogyGender studiesAnthropologyComputer scienceAesthetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The binary distinction of ?native speaker? and ?non-native speaker? (NS/NNS) remains the primary way in which professionals are categorised in the field of teaching English to speakers of other languages (TESOL). This distinction is problematic because it is used to place greater value on native English speaking teachers (NEST) over non-native English speaking teachers (NNESTs). This distinction is argued to be largely based on linguistic features (Medgyes 1992; Cook 1999). However the aspect of race remains to be adequately discussed (Kubota and Lin 2006).This thesis has its origins in my personal experiences with racism because, as a Canadian- Filipino, my employer and my students did not accept me as a ?real? NEST because I am ?non-white?. In my initial research, during my MA TESOL, into the professional experiences of racism I coined the acronym ?VEM-NEST?: visible ethnic minority, native English speaking teacher. I used this term to describe the particular group of teachers, to which I belong, who do not easily fit into the available categories of NS/NNS, and consequently NEST/NNEST.My thesis reported on the experiences of nine VEM-NESTs and how they performed specific identities during specific events. Their experiences were presented as individual restoried narratives which were developed from the combination of the participants? written stories and one-to-one interviews. The restoried narratives were analysed using an analytical lens based on Labov and Waletzky?s (1967) structural approach.The findings suggest that VEM-NESTs need to meet a certain amount of ?native speaker? norms in order to be given the opportunity to perform their VEM-NEST role identities in specific situations. This has particular implications for how the NS/NNS binary distinction needs a more nuanced understanding as a way of addressing the inequalities embedded in the way TESOL professionals are valued.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,203
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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