Emergency Language Services in a Zhuang Village in the China-and-Vietnam Borderland
Notice bibliographique
Résumé
As a localized sociolinguistic concept, emergency language services (ELS) have gained an increasing importance during the Covid-19 pandemic in China. Despite the nation-wide promotion of ELS, previous studies seem to center on the language practices in the cosmopolitan cities whereas our knowledge about the peripheral regions remains poorly understood. Given that China has the largest number of bordering countries, it is of significance to conduct ELS in the borderlands. Adopting ELS (Li, Rao, Zhang, & Li, 2020) as a theoretical framework, this study investigates what ELS have been available to a Zhuang-centered minority village in Yunnan bordering Vietnam and how local people respond to the Covid-19 related messages. Based on the semi-structured interviews with two village chiefs, one rural Zhuang doctor and six Zhuang people of different ages and language backgrounds, the study finds that there are insufficient language services available to Zhuang people who are lack of proficiency in Putonghua. The grassroots efforts yet play critical roles, including rural Zhuang doctor who provides emotional support and medical treatment, and village chiefs working as language broker translating Putonghua-mediated messages into Zhuang oral language through the multiple social media. The findings and results of the study can shed lights on providing effective language services for Chinese multilingual population from peripheral regions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».