Indigenous Linguistic and Cultural Practices as Mediated Resources to Fight Against the Covid-19 Pandemic: A Case of a Zhuang-Centered Border Town in China
Notice bibliographique
Résumé
Previous studies on multilingual crisis communication seem to center on developed countries or cosmopolitan cities. Our knowledge about how linguistic minorities get access to health-related information in peripheral regions remains under-explored in the existing scholarship. Given that China’s border towns are peripherally located and inhabited multilingual and multicultural populations, it is of significance to understand how linguistic minorities overcome their communication barriers in times of crisis. Adopting Emergency Language Services (ELS) (Li, Rao, Zhang, & Li, 2020) as a theoretical framework, this study makes a six-month ethnographic study with Zhuang people on how they mobilize their linguistic and cultural resources to get access to health-related information during the Covid-19 pandemic. Multiple types of data were collected from six Zhuang people of diverse backgrounds in age, gender, education and language through semi-structured interviews, participant observation, field notes and online interactions. Findings demonstrate that traditional Zhuang folk arts including Zhuang Tianqin Plucked Instrument, Zhuang Folk Songs, and Zhuang Clappers constitute important resources to facilitate indigenous Zhuang people’s understanding of public health information. The study also finds that Zhuang people have actively participated in fighting against the Covid-19 pandemic together with the local government by the revitalization of Zhuang language and cultural practices. This study can shed lights on including the indigenous linguistic and cultural resources as legitimate construct to participate in crisis communication and response to local and government policies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,007 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».