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Enregistrement W2410985148 · doi:10.1057/9780230596047_3

Minority Language Movements

2007· book-chapter· en· W2410985148 sur OpenAlexaff
Alexandra Jaffe

Notice bibliographique

RevuePalgrave Macmillan UK eBooks · 2007
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLinguistic and Sociocultural Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyNeuroscience of multilingualismLegitimacyLinguisticsIdentity (music)SociologyState (computer science)Minority languagePoliticsSociolinguisticsPolitical scienceAestheticsComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This chapter draws on data from the French island of Corsica as a springboard for the discussion of bilingual practices and language ideologies and attitudes concerning bilingualism in minority language contexts. Contexts such as the Corsican one raise interesting questions about how bilingualism is defined and experienced, both at the individual and the societal level. This is because the processes of language domination, shift and revitalization found in such contexts both disrupt and make explicit connections between code(s) and identity(ies). This approach requires a historical perspective that examines the social, cultural, political, ideological and economic forces that make and unmake bilingual speakers. Building on the previous chapter, this chapter will look at the impact of processes of language domination on minority language practice and ideology, and crucially, on the discourses and practices that arise out of minority language revitalization movements that attempt to counteract language domination and dominant language ideologies by turning dominant language ideologies against the dominant group which invented them in the first place (essentially by accepting the legitimacy of the idea that language, nation and state do indeed coincide, just not in the particular configuration the dominant state prefers). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,085

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations112
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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