Convivial linguistic practices: lived togetherness through language in the United Arab Emirates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper takes up conviviality as an analytical tool to investigate everyday language choices made by foreign residents living in Ras Al Khaimah, a small city in the United Arab Emirates (UAE). It draws on recent work in human geography and cultural studies to understand conviviality in terms of practices rather than outcomes. Specifically, it investigates some of the linguistic dimensions of conviviality deployed by residents of the city in everyday situations of linguistic contact and negotiation of difference. The paper focuses on participants’ “small story” narratives (Georgakopoulou, Alexandra. 2015. Small stories research: Methods – analysis – outreach. In Anna De Fina & Alexandra Georgakopoulou (eds.), The handbook of narrative analysis, 255–272. Malden: John Wiley & Sons) that exemplify everyday language choices in the face of a highly ethnolinguistically diverse as well as racially and economically stratified society. Considering the multitude of ethnolinguistic and socioeconomic divisions in the city and the country as a whole, the paper unpacks how such cross-border contact is negotiated through everyday language practices. The paper identifies four types of convivial linguistic practices described by my participants: language sharing, benevolent interpretation, language checks and respectful language choices. In the process, I also probe the limits of what studying conviviality can tell us about everyday linguistic togetherness in highly segregated societies marked by stark inequalities.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».