Notice bibliographique
Résumé
In an era of globalization, issues of language diversity have economic and political implications. Transnational labor mobility, trade, social inclusion of migrants, democracy in multilingual countries, and companies’ international competitiveness all have a linguistic dimension; yet economists in general do not include language as a variable in their research. This volume demonstrates that the application of rigorous economic theories and research methods to issues of language policy yields valuable insights. The contributors offer both theoretical and empirical analyses of such topics as the impact of language diversity on economic outcomes, the distributive effects of policy regarding official languages, the individual welfare consequences of bilingualism, and the link between language and national identity. Their research is based on data from countries including Canada, India, Kazakhstan, and Indonesia and from the regions of Central America, Europe, and Sub-Saharan Africa. Theoretical models are explained intuitively for the nonspecialist. The relationships among linguistic variables, inequality, and the economy are approached from different perspectives, including economics, sociolinguistics, and political science. For this reason, the book offers a substantive contribution to interdisciplinary work on languages in society and language policy, proposing a common framework for a shared research area Contributors: Alisher Aldashev, Katalin Buzási, Ramon Caminal, Alexander M. Danzer, Maxime Leblanc Desgagné, Peter H. Egger, Ainhoa Aparicio Fenoll, Michele Gazzola, Victor Ginsburgh, Gilles Grenier, François Grin, Zoe Kuehn, Andrea Lassmann, Stephen May, Serge Nadeau, Suzanne Romaine, Selma K. Sonntag, Stefan Sperlich, José-Ramón Uriarte, François Vaillancourt, Shlomo Weber, Bengt-Arne Wickström, Lauren Zentz
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,002 |
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 ».