MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2018598361 · doi:10.5539/elt.v1n2p59

A Socio-Political View of English Language Teaching in the Chinese Context

2008· article· en· W2018598361 sur OpenAlexaffvenue
Yaying Zhang

Notice bibliographique

RevueEnglish Language Teaching · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHegemonyIdeologyColonialismContext (archaeology)PoliticsSociologyEnglish studiesChinaLanguage educationLinguisticsTeaching methodPedagogyPolitical scienceHistoryLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In spite of the urgent need for research into the socio-political contexts of the teaching and learning of English as a second/foreign language, the predominant paradigm of inquiry into EFL in the Chinese context still focuses on the functional aspects of second language education. In order to provide a critical understanding of the larger context of the hegemony of “global English,” this paper examines the teaching and learning of English in China as an integral part of the politics of the global spread of English as well as the political and ideological apparatuses of the third-world/postcolonial culture in China. Informed by Foucault’s archaeological/genealogical methods, I trace the history of English language teaching in China, from colonial contexts in the 19th century to postcolonial conditions of English language teaching at the beginning of the 21st century. I argue that the teaching and learning of English in a third-world/postcolonial country is never a simple transparent process with clear-cut meanings. The ambiguous legacy of English language teaching, embedded in colonial/postcolonial relations, defines and complicates the connection between local specificities and the global context of the hegemony of English.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,197

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,020
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,376 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnglish Language TeachingMême sujetMultilingual Education and PolicyTravaux en français237 207