Between Shame and Pride: A Critical Ethnography of Chinese University Students Learning Lao Language
Notice bibliographique
Résumé
In applied linguistics and sociolinguistics, emotions constitute an emerging space for capturing the complexity of foreign language learners’ experiences. However, our knowledge of emotion-based foreign language studies has long been dominated by English discussion, leaving a significant gap of understanding emotions of learning languages other than English (LOTE). The incommensurability in the existing literature forms a stark contrast to China’s nation-wide valorization of learning LOTE. Previous studies (Li, 2021; Li & De Costa, 2023; Li & He, 2023) show that learning LOTE is largely mediated by social, political, cultural and economic discourses across spatial-temporal contexts. Seeing emotions from a critical sociopolitical perspective (Benesch, 2017; Song, 2023), this study unpacks the emotional experiences of a cohort of Chinese students learning Lao language at a Chinese university. A longitudinal ethnography was conducted between August 2023 and May 2024 and the data included field notes, participant observation in and out of class, semi-structured interviews and written documents. Findings indicate that Chinese students learning Lao language experience both positive and negative emotions driven by sociopolitical and cultural factors circulating at macro-, meso- and micro-levels. It is argued that foreign language learners’ emotions are not fixed but dynamic and mediated in a broader process of socioeconomic transformations within and across national boundaries across time and space. The study is closed by offering some insights on conducting emotion-based foreign language studies.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».