Understanding of Sexism in English Vocabulary in Chinese Context
Notice bibliographique
Résumé
Sexism has existed since ancient times, and it is also a long-standing topic in academia. Language itself has no emotional meaning, but as a carrier of culture, it will doubtlessly reflect the phenomenon, and English is no exception. There are many examples of sexism in English vocabulary. This paper studies the sexism in English vocabulary and the understanding of these expressions in Chinese context. First of all, as Chinese users, the author briefly introduces the concept of linguistic sexism. Then the author concretely studies the manifestations of sexism in English vocabulary when these expressions come to Chinese language users and learners; in the end the author comes up with some suggestions about the ways of correctly understanding the linguistic sexism from the above studies and materials in Chinese context. Through the study of the author finds that the existence of sexism is still an indisputable fact, and is still seen in vocabulary everywhere. This phenomenon is partly due to the deep-rootedness of the idea of male superiority. And this phenomenon can be easily understood by Chinese users and learners. As China is a male-dominated country people hold the view that women are inferior to men. So the understanding of Chinese users and learners give hints to the cultural inclination of the nation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».