The Effects of Large-Scale Social Movements on Language Attitudes: Cantonese and Mandarin in Hong Kong
Notice bibliographique
Résumé
Speakers with standard accents are typically judged more favorably than non-standard speakers, but this may shift in response to perceived intergroup conflict with ethnolinguistic outgroups. Three studies were conducted to examine how large-scale social movements may impact language attitudes in Hong Kong. Attitudes toward standard-accented and non-standard-accented Cantonese and Mandarin were collected across four instances in 2013 and 2015 (pre- and post-Umbrella Movement), 2018 and 2019 (pre- and post-Anti-Extradition Bill Movement), respectively. Compared to Study 1 (2013), Hong Kong participants judged standard speakers of Cantonese (the ingroup variety), and ingroup, non-standard speakers of Mandarin (the outgroup variety) significantly more favorably in Study 2 (2015). Study 3 showed that the retrospective endorsement of the Umbrella Movement moderated preferences for standard Cantonese and Mandarin speakers. Comparison of 2018 and 2019 data partially replicated the findings in Studies 1 and 2, though the current endorsement of the Anti-Extradition Bill Movement did not moderate preferences for standard speakers.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».