The politics of<i>Pai Ma Pi</i>: flattery as empty signifiers and social control in a Chinese workplace
Notice bibliographique
Résumé
This article analyzes the practice of pai ma pi in a Chinese workplace in order to examine the recent transformation of subject formation and the political economy in China. Pai ma pi refers to any benevolent practice a subordinate directs toward his or her superiors to seek favor, protection, or other benefits. More than flattery or brownnosing, pai ma pi in a socialist workplace serves as an empty signifier; workers use it to combat the void created by their uncertainty about their position in relation to the disproportionate power of the all-encompassing, autocratic system, a power crystallized in the need for workers to maintain a clean record in their classified dang'an (personal dossier) to survive. However, the gradual breakdown of the socialist work unit system caused by neoliberal economic restructuring appears to diminish the practice of pai ma pi. The article, nevertheless, illustrates that pai ma pi both nurtures and challenges the neoliberal economy. As a strategic form of praise, pai ma pi, by aggrandizing higher-ups, intensifies the social hierarchy, and bureaucratic authority; meanwhile, it advances self-interest, which resonates with some of the neoliberal pillars in China, such as “freedom” and “self-enterprising.”
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,009 | 0,017 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».