Notice bibliographique
Résumé
Developing economies in South and South East Asia are faced with numerous challenges socioeconomically, politically and culturally. The multilingual and multi-ethnic makeup of these societies including Pakistan shows a marked confusion to come to terms with a uniform language policy. At the root of this confusion there is, on the one hand, a growing ascendency of English globally and, on the other hand, the downward trend or at least stagnation in local languages for the failure of these states to have comprehensive strategies to render them vital. Language planning and determining the value of local languages in Pakistan has always been a point of debate in the political, legal and constitutional history of the country. In the pre-partition era, the sub-continental history was marked by Urdu-Hindi controversy, while after 1947, the latter was replaced by Bengali that remained a great source of unrest and ultimately proved an impetus in the division of Pakistan and Bangladesh into two separate countries (Mustafa, 2011). While the country is still grappling with the issue, it is assumed that revisiting its own past policies and the conscious efforts of Malaysia, Switzerland, Nigeria and Canada shall serve as a roadmap and shall inform the stakeholders to avoid time-tested mistakes. This study, thus, takes into consideration the history of language planning in Pakistan and presents cases of other countries that have already embarked on such policies to varying degree of successes. DOI: http://dx.doi.org/10.7220/2335-2027.4.3
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».