Discourses of endangerment : ideology and interest in the defence of languages
Notice bibliographique
Résumé
Preface, Sally Johnson (University of Leeds, UK) 1. Endangered discourses, Alexandre Duchene (Universitat Basel, Switzerland) and Monica Heller (University of Toronto, Canada) 2. Defending diversity, Shaylih Muehlmann (University of Toronto, Canada) 3. Indigenous language survival in Canada, Donna Patrick (Carleton University, Canada) 4. Who wants to save the Patois d'Evolene?, Marinette Matthey (University de Neuchatel, Switzerland) and Raphael Maitre (University de Neuchatel, Switzerland) 5. Linguistics, civil society and discourses of endangerment, Alexandra Jaffe (California State University, USA) 6. Discourses on language in the Ukraine, Patrick Seriot (Universite de Lausanne, Switzerland) 7. Language ideological debates in Sweden, Tommasso Milani (Stockholm University, Denmark) 8. Language endangerment, war and peace in Northern Ireland, Tony Crowley (Manchester University, UK) 9. The future of Catalan, Joan Pujolar (Universitat Oberta de Catalunya, Spain) 10. Competing discourses of language preservation along the Baie Sainte-Marie, Annette Boudreau and Lise Dubois (Universite de Moncton, Canada) 11. France and the preservation of French, Claudine Moise (Universite d'Avingnon et de Pays Vaucluse, France) 12. Defending English in an English-dominant world, Ron Schmidt (California State University, USA) 13. Language endangerment and verbal hygiene, Deborah Cameron (Oxford University, UK).
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 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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,021 |
| Communication savante | 0,014 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».