The right to language in court: A language right or a communication right?
Notice bibliographique
Résumé
About a year ago a report appeared in the South African print media (Ngalwa 2007) under the heading Language policy in courts in the dock. It highlighted the fact that of the eleven official languages in South Africa only two, English and Afrikaans, remain the languages of record in the country's courts, while the other languages are translated by court interpreters. In comparison with language rights in the education system, which are continually debated, both in South Africa (Heugh 2002, Malherbe 2004, Webb 2006, Webb 2007) and internationally (Skutnabb-Kangas 2000, Skutnabb-Kangas 2002), language rights in the judiciary receives relatively little attention. In this contribution some arguments offered for the trail on the language policy in courts will be discussed. Especially with reference to court cases in South African and Canadian judicature, the importance of language in the right of an accused to a fair trial, will be commented on. In the first section of the contribution a short historical overview of the language requirements relating to the South African judiciary will be given, followed by a discussion of the two main arguments, viz. the right to language use in court is a communication right versus the view that it is a language right.
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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 | 0,011 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,062 |
| Communication savante | 0,013 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».