Wa as An Alternative Language Regime at a China’s Border Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Language at workplace can constitute a site of empowerment and reproduction of inequality (Kaft & Flubacher, 2023). Many previous studies show that different language regimes may emerge and subsequently replace or reinforce the dominant language due to the changing market conditions, economic and political development as well as the shifting profile of medical consumers (Muth, 2018; Muth & Suryanarayan, 2020). Situated at a China’s border hospital where ethnic Wa people from China and from Myanmar constitute a great majority of patients, this study examines how speaking Wa language is managed as a linguistic resource for ‘languaged’ medical staff. The multiple ethnographic data were collected in September 2024 from semi-structured interviews with Wa medical staff, hospital signages, participant observation and field notes. Findings indicate that speaking Wa language facilitates the medical access of Wa people, particularly those who are lack of Mandarin proficiency, and speaking Wa also nurtures the heuristic approach for doctor-patient communication between modern medical science and indigenous practices. However, findings also show that medical staff of Wa-speaking background suffer from the differential exposure of vulnerability given that their multilingual repertoires may end up being exploited and banalized by the segmented labor division and other forms of disadvantages. This study aims to investigate the current usage status and institutional support of the Wa language at a border hospital, provide insights into the evolving language systems within multilingual medical environments, and offer theoretical and practical references for constructing a multilingual medical governance system that aligns with the actual conditions of border areas and facilitates cross-border collaboration.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».