Notice bibliographique
Résumé
“The world’s languages in crisis” (Krauss 1992), the great linguistic call to arms in the face of the looming language endangerment crisis, was first delivered in an Endangered Languages Symposium at the 1991 annual meeting of the Linguistic Society of America. Using the best available sources, he surveyed the global situation and estimated that only 10% of languages seem safe in the long term, up to 50% may already be moribund, and the remainder are in danger of becoming moribund by the end of this century. Twenty years later, better information is available. In this paper we use information from the latest edition of the Ethnologue (Lewis, Simons & Fennig 2013) to offer an update to the global statistics on language viability. Specifically the data for this study come from our work to estimate the level of every language on earth on the EGIDS or Expanded Graded Intergenerational Disruption Scale (Lewis & Simons 2010). Our finding is that at one extreme more than 75% of the languages that were in use in 1950 are now extinct or moribund in Australia, Canada, and the United States, but at the other extreme less than 10% of languages are extinct or moribund in sub-Saharan Africa. Overall we find that 19% of the world’s living languages are no longer being learned by children. We hypothesize that these radically different language endangerment outcomes in different parts of the world are explained by Mufwene’s (2002) observations concerning the effects of settlement colonization versus exploitation colonization on language ecologies. We also speculate that urbanization may have effects like settlement colonization and may thus pose the next great threat to minority languages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».