Linguistic entrepreneurship: Common threads and a critical response
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The impact of neoliberalism on language education has recently attracted scholars' attention. Linguistic entrepreneurship is a conceptual lens through which neoliberal implications for language learning and use can be investigated. This commentary offers comments on common threads of themes running through the four articles in this special issue. While neoliberal ideas provide people with hopes and desires to socioeconomically succeed through management of their linguistic resources, the neoliberal system reproduces inequalities for language learners, teachers, and users as well as for multiple languages. However, the perceived superior status of English that often serves as the foundation for linguistic entrepreneurship is considered to be a social imagination, given the complexity of global geopolitics and the multiple directions of global human mobility. Also, the neoliberal engagement with linguistic entrepreneurship-such as commodified language learning or writing in English for academic publication-often deviates from the genuine aims of learning and research. Such deviation also applies to our own scholarly activities. This recognition encourages us to explore how subversive actions can be made possible for not only language learners/users but also researchers ourselves.
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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 | 0,052 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,062 |
| Communication savante | 0,030 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,030 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».