Linguistic and Social Equity for Yughur and Kyrgyz National Minorities in Northwest China
Notice bibliographique
Résumé
For linguistic minorities, language-in-education policy strongly influences perceptions of educational quality. Ranging from minority-language instruction to dominant-language instruction, the latter is often justified by officials by parental preference and its supposed educational and employment benefits. This chapter investigates these claims via two extreme cases, the Kyrgyz and Yughur minority nationalities of west China, who have experienced minority-language and dominant-language education, respectively. Using educational and occupational statistics and qualitative data on community perspectives, we present evidence that both communities desire first language maintenance and Chinese proficiency, finding little difference between models in educational attainment and occupational outcomes. However, the minority-language model is associated with low Chinese proficiency, and the dominant-language model with Yughur language loss, with clear implications for the recent introduction of experimental “bilingual education,” a dominant-language model taught by bilingual teachers, among Kyrgyz. The chapter concludes by cautioning against both monolingual approaches, calling for the investigation of alternative language-in-education models, such as dual language maintenance bilingual education, as a means to promote quality minority education through balanced learning of both minority languages and the national language. The chapter ends with an argument for increased minority community involvement in decisions affecting their children’s schooling in dialogue with researchers and policymakers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».