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Record W7161989625 · doi:10.82308/21020

Disrupting the myth of monolingualism: Institutional discourses about language and writing for plurilingual students in English-medium higher education

2023· dissertation· en· W7161989625 on OpenAlexaboutno aff
Maria Chiras

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicMultilingual Education and Policy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsDiscourse analysisMythologyContext (archaeology)NarrativeHigher education

Abstract

fetched live from OpenAlex

De nombreux collèges et universités anglophones à travers le monde, y compris au Québec, au Canada, privilégient les idéologies monolingues dans l'enseignement des langues, l'écriture et les pratiques d'évaluation, ce qui peut marginaliser les étudiants qui ont des expériences linguistiques et éducatives diverses et complexes (Kubota & Bale, 2020; Marshall, 2020; Sterzuk, 2015). Bien que la diversité linguistique et culturelle soit une réalité dans de nombreux cours d'anglais, cette diversité est souvent ignorée et le lien entre les politiques institutionnelles et les pratiques pédagogiques reste inexploré. Cette recherche doctorale présente les résultats d'une étude qualitative examinant les politiques institutionnelles qui peuvent façonner l'enseignement des cours d’anglais au niveau collégial à Montréal, au Québec. Trois questions ont guidé l'étude: 1) Comment les politiques du ministère de l'Éducation et de l'Enseignement supérieur pour les cours d'anglais sont-elles représentées dans les politiques des départements d'anglais? 2) Quelles sont les perceptions des enseignants d'anglais sur la façon dont les politiques des départements d'anglais influencent la pédagogie linguistique, les pratiques d'écriture et l'évaluation des étudiants plurilingues? 3) Jusqu'à quel point les enseignants d'anglais s'alignent-ils ou résistent-ils aux critères de langue et d'écriture imposés par les politiques ministérielles et des départements d'anglais? Les données comprenaient des politiques du ministère de l’Éducation et de l'Enseignement Supérieur et des départements d'anglais et des entrevues semi-structurées avec 12 enseignants d'anglais. Les données des politiques ont été analysées par une analyse critique du discours (Fairclough, 2003), tandis que les données sur les enseignants ont été analysées par une approche narrative critique (Souto-Manning, 2014). Les résultats ont révélé que les politiques souvent privilégient le monolinguisme qui excluent et dévalorisent les pratiques plurilingues, contribuant ainsi à la discrimination linguistique. De plus, les politiques du département d'anglais ont montré que les étudiants plurilingues sont souvent associés à des discours déficitaires, légitimant des pratiques d'exclusion. Cependant, les entretiens avec les enseignants ont révélé des sentiments contradictoires entre les répertoires plurilingues des élèves et le monolinguisme, avec les enseignants manifestant une résistance à ces politiques et adoptant des pratiques qui subvertissent le monolinguisme. Ces résultats sont pertinents pour des cours d’anglais dans les cours linguistiquement et culturellement diversifiées au Canada et à l'étranger, car les résultats présentent un soutien empirique pour une réforme des politiques et de pratiques pédagogiques accessibles et inclusives pour les élèves plurilingues

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.019
metaresearch head score (Gemma)0.025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.121
Threshold uncertainty score0.240

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0190.025
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0250.055
Scholarly communication0.0190.010
Open science0.0020.015
Research integrity0.0020.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.046
GPT teacher head0.500
Teacher spread0.454 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes1
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