MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1568580017 · doi:10.7551/mitpress/9780262034708.001.0001

The Economics of Language Policy

2016· preprint· en· W1568580017 sur OpenAlexaboutno aff
Victor Ginsburgh, Shlomo Weber

Notice bibliographique

RevueThe MIT Press eBooks · 2016
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Studies in Language
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociolinguisticsGlobalizationPoliticsLanguage policyDemocracySociologySocial sciencePositive economicsPolitical scienceLinguisticsEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,002

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations122
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe MIT Press eBooksMême sujetGender Studies in LanguageTravaux en français237 207