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Enregistrement W2756008911 · doi:10.1515/multi-2017-3048

Assessing forty years of language planning on the vitality of the Francophone and Anglophone communities of Quebec

2017· article· en· W2756008911 sur OpenAlexaffabout
Richard Y. Bourhis, Rana Sioufi

Notice bibliographique

RevueMultilingua · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchVitalityGovernment (linguistics)Neuroscience of multilingualismPolitical scienceCognitive reframingPopulationSociologyHistoryLinguisticsPsychologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article analyses how language laws favouring French improved the vitality of the Francophone majority relative to the declining Anglophone minority of Quebec. Part one provides a review of Canadian Government efforts to provide federal bilingual services to Francophones and Anglophones across Canada. Using the ethnolinguistic vitality framework, part two reviews key language policies adopted in Quebec designed to increase the status of French relative to English in the province, while part 3 assesses the impact of such laws on the demographic vitality of Francophones and Anglophones. Part 4 analyse how such laws succeeded in reducing the institutional vitality of the Anglophone minority especially their English schools. Pro-French laws did succeed in having 95 % of the Quebec population maintain knowledge of French, keeping 82 % of all its citizens as users of French at home, ensured that 90 % of Francophone employees used French at work, increased to 70 % French/English bilingualism amongst Anglophones and reduced the size of their English school system by 60 %. Nationalist discourse highlights threats to French, given that Quebec Francophones remain a linguistic minority in North America. Can Francophones accept a ‘paradigm shift’ by reframing their position from a

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,445

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations22
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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