Relations of Language and Identity : Examining the eff ects of Mandarin education in the Xinjiang Uyghur Autonomous Region in China
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses how, if at all, Mandarin education aff ects Uyghur students in terms of the potential correlation between language and identity in Xinjiang Uyghur Autonomous Region. Xinjiang is located in the north-west part of China and it has been experiencing violent incidents against government policies recently. The Communist Party of China (CPC) has applied various social policies with the aim of achieving a “harmonious society” through “ethnic unity” under the “Chinese nation” as a response to those incidents. Mandarin education is one of the ways CPC employs to achieve ethnic unity. In Xinjiang, the importance of acquiring Mandarin language is stressed to ethnic minorities, like Uyghur who are mostly Muslim. Through literature reviews, a site visit, and interviews with Uyghur, this paper reveals infl uence of Mandarin education on Uyghur-Han ethnic group relations and Uyghur identity. It also explores the validity of Mandarin education as means to realize ethnic unity and a so-called harmonious society. Language and identity are closely related to each other. For instance, language determines ethnic identity and identity encourages its holder to learn language. Mandarin education segregates Uyghur and Han and strengthens Uyghur identity because of this correlation. As this form of education differentiates Uyghur from Han and emphasizes the difference of Uyghur ethnic identity, current education overemphasizing Mandarin is not appropriate as means to achieve CPC’s goal of ethnic unity and a harmonious society. If the CPC wants to realize harmonious society as a multi-ethnic country, it should introduce education which esteems minority language and culture, and should promote mutual understanding from both the minority side and the majority Han side. In harmonious societies and multiethnic states, each ethnic group maintains its traditional language and culture. Minorities and Han should seek to understand one another through ongoing interactions and mutual acceptance of their cultural differences.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».