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Enregistrement W3083606292 · doi:10.3390/su12187344

The Commodification of Chinese in Thailand’s Linguistic Market: A Case Study of How Language Education Promotes Social Sustainability

2020· article· en· W3083606292 sur OpenAlexaff
Shujian Guo, Hyunjung Shin, Qi Shen

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommodificationSociologySociology of languageSociolinguisticsLocal languageSocial scienceLanguage educationEconomic growthLinguisticsEconomicsPedagogyEconomyComprehension approach

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent decades, the commodification of the English language has aroused intensive research interest in the sociolinguistics on a global scale, but studies on the commodification of the Chinese language are relatively rare. Most studies take a critical approach in relation to its adverse impacts on minority rights and social justice. This study examined the language landscape in Chiangmai, Thailand, and the linguistic beliefs of local Thai Chinese language learners. Based on their feedback, this study investigated the commodification of Chinese language education in the community of Chinese language learners in Chiangmai. We found that from a less critical perspective, the commodification of a second language provides more accessible and affordable educational opportunities for learners, especially those from low-income families, and at the same time language proficiency can broaden learners’ career choices and provide employees with additional value in industries, such as tourism, commerce, and services. This finding implies that language commodification, rather than typically being associated with linguistic imperialism and unbalanced socio-economic status, can be a contributing factor in promoting higher-education availability and social sustainability in certain circumstances. There may be some mediating factors between the commodification of language and changes in the sustainable balance of language, opening up space for future research to explore.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,132
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,409 · 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.

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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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