Between Privilege and Precarity: Unpacking Language Ideologies of Chinese Students Learning Sinhalese
Notice bibliographique
Résumé
Language ideologies are dynamic and sometimes contradictory across time and space. ‘Small’ languages that used to be invisible, if not devalued, have been valorized as resource to empower individual success and promote nationalist project. This study examines the language ideologies of Chinese students who used to major in Sinhalese at an elite Chinese university and who have taken up various jobs in China and Sri Lanka. In the context of China’s active engagement with South Asian countries like Sri Lanka, learning Sinhalese has been discursively conceptualized as capital to fulfil China-oriented internationalization. Data were collected from semi-structured interviews which were conducted with eight Chinese graduates majoring in Sinhalese between July 2022 and September 2022. By adopting the concept of language ideologies as a theoretical framework, this study demonstrates that learning Sinhalese opened up new spatiotemporal imaginations for Chinese students to capitalize on their performance and enact their privileged identities. However, findings also indicate that the convertibility of learning Sinhalese language was not neutral but subordinated to multiple actors including English, gender, local and transnational markets, family status and working conditions. This study contributes to the understanding of embedded nature of learning ‘small’ languages in relation to China’s socioeconomic transformation and regional integration. The study can shed lights on how power relations between language learners and structural constraints get played out in non-Anglophone countries. The study is closed by offering relevant implications for maintaining the resilience of learning languages other than English in China and beyond.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».