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Enregistrement W3127314208 · doi:10.1515/multi-2020-0032

Linguistic entrepreneurship: Common threads and a critical response

2020· article· en· W3127314208 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMultilingua · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommodificationEntrepreneurshipSociologyNeoliberalism (international relations)LinguisticsSocial sciencePolitical scienceEconomicsLawEconomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,244 · 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