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Enregistrement W4411710533 · doi:10.1515/ijsl-2025-0019

Language beliefs, attitudes and practices in contemporary Kyrgyzstan with particular reference to English

2025· article· en· W4411710533 sur OpenAlexaff
Feruza Shermatova, Maksat Totobayev, Stephen A. Bahry

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of the Sociology of Language · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Kyrgyzstan’s language ecology is shaped by its Turkic roots, with Kyrgyz as the state language and Uzbek as a key minority language. Russian, historically dominant, remains the most widespread foreign language and continues to play a central role in the country’s linguistic hierarchy. Since independence in 1991, English is the most widely taught foreign language, often in English-medium instruction (EMI). Increasing English use reflects broader global trends linked to World Englishes and raises questions about evolving language ideologies in the region. This article traces the development of English in Kyrgyzstan, analyzing its position within a linguistically hybrid and hierarchical setting. It presents new research on university language majors, focusing on their language beliefs, attitudes, and practices regarding English in relation to Kyrgyz and Russian. The study highlights emerging patterns of Kyrgyz-Russian-English trilingualism and explores how English functions – whether competitively, subtractively, or complementarily – within this multilingual environment, calling for further research and reflection on language and education policy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,374

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,070
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,423 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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