Language Education in the Regions of Russia and Canada: a Comparative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
This article is focused on the language policy comparative analysis necessity in the sphere of education in the regions of Russia and Canada. The aim of the work is to identify the management risks and to use the studied regions positive experience meeting the challenges facing the policy and language planning in the Russian Federation regions. The comparative description method of the language support programs, the way for the implementation at the various institutional levels are the basis for the analysis in this article. The results showed that “The Tatar State Program”, developed by the Republic of Tatarstan, encompasses all contexts of language management such as regulatory and legal support; organizational and structural support; coordination and arranging of the scientific scholars, maintain resources for language training at all levels in the educational system; national- language environment for the family; public opinion institutions; resource provision. “Plan 2013” is a roadmap for the French language development as the sate language of Canada, and it is the tied more to the field of education, which trends to the modal of “bi or multilingual Canadian”. The results presented in the article can be useful as the recommendations to implement the regional language development in the educational sphere. The comparative analysis of the language policy maintained by Russian and North American regions seems relevant as it enables to identify risks of language management and use the positive experience of the studied regions to solve the tasks of language policy and language planning in the regions of the Russian Federation.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».