Between Authenticity and Commodification: Valorization of Ethnic Bai Language and Culture in China
Notice bibliographique
Résumé
In an era of globalization, language and culture are discursively constructed as technical skills in exchange for marketable values. This is particularly true with ethnic minority languages and cultures which are gaining increasing importance and emerging as commodities for promoting tourism and the local economy. Adopting the concepts of “cultural capital” (Bourdieu, 1986) and “commodification of language and authenticity” (Heller, 2003, 2010), this study examines how ethnic Bai-related language and cultural practices are capitalized as a commodity to enhance the local economy and empower Bai people’s identification with their heritage maintenance. The data were collected through semi-structured interviews and online observations via WeChat and TikTok. Findings demonstrate that the convertibility of Bai language and cultural capital into economic capital is largely mediated by the promotion of heritage tourism, marketing strategies, and the use of social media. Despite the increasing status of Bai language and culture, this study also demonstrates the tensions between authentication and commodification of Bai heritage language and cultural practices. The study argues that in the socio-economic process of discursive shift, Bai language and culture as “semiotic resources” (Kress, 2010) are not merely seen as symbols of ethnic identity but also regarded as marketable products to cater to market demand. The study can shed light on the empowerment of ethnic minority languages and their heritage maintenance in modern China.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».