التخطيط اللغوي الاقتصادي: رؤية نحو العربية / Economical Language Planning: Vision of Arabic Language
Notice bibliographique
Résumé
ملخص البحث من الجوانب التي أثمرت عنها الدراسات البينية في التخطيط اللغوي؛ دراسة اقتصاديات اللغة، وعلى الرغم من الحراك الذي تشهده لغات عدة للإفادة من علاقة الاقتصاد باللغة خدمة للجانبين، فإن اللغة العربية لم تستثمر من تلك الزاوية الاستثمار الأمثل، وتحاول الورقة البحثية الحالية إلقاء بعض الأضواء على بعض المفاهيم ذات الصلة مثل اقتصاديات اللغة، والاستثمار اللغوي، والصناعة اللغوية، وعلاقتها بالتخطيط اللغوي والسياسة اللغوية، كما تسعى إلى استعراض بعض الحالات الراهنة للاستثمار اللغوي في بيئات مختلفة من العالم مثل بريطانيا، وفرنسا، وكندا، فضلاً عن بعض الاستثمارات اللغوية الرائدة رغبة لاستخلاص بعض الأوجه الممكنة للاستثمار في اللغة العربية مع الانطلاق من الأبعاد الاستراتيجية للعربية. توصلت الدراسة إلى أن الدول تتسابق لضخ رؤوس أموال كبيرة للاستثمار اللغوي رغبة في تنمية لغوية واستثمارية، وتحقيقا لعائدات اقتصادية كبيرة مباشرة وغير مباشرة، وأن هنالك حاجة ماسة إلى المزيد من الدراسات الاختبارية حول الاستثمار في اللغة العربية للإجابة بعمق حول مكامن الخلل، واستقصاء بعض حالات الاستثمار اللغوي الناجحة. الكلمات المفتاحية: التخطيط اللغوي-السياسة اللغوية-اقتصاديات اللغة-الاستثمار اللغوي-الصناعة اللغوية. Abstract: In many languages there is an attention to the relationship between the economy and the language. The Arabic language has not been discovered widely from that perspective. The present paper attempts to shed some light on the relevant concepts such as language economics, language investment, language industry and its relation to language planning and language policy. It also seeks to review some current cases of linguistic investment in different settings of the world such as Britain, France and Canada to draw some of the possible aspects of investment in the Arabic language. The paper concludes with a review of the most important obstacles to investment in Arabic, which includes the lack of awareness, the non-stimulating regulatory and investment environment, the unstable situation in the region and the stereotypical attitude toward Arab countries in the West. The study concludes that many countries had invested in language significantly to develop this aspect to prepare for acquiring huge, direct and indirect economic revenues. There is an urgent need to sponsor experimental studies to uncover the potentials of investing in Arabic to point out the existing shortcomings vis-à-vis the successful language investment situations. Keywords: language planning- language policy- economics of language- language investment – language industry. Abstrak Dalam banyak bahasa, perhatian diberikan kepada hubungan antara ekonomi dan bahasa. Dalam hal ini, bahasa Arab masih belum lagi terdedah dengan meluas dari sudut tersebut. Kajian ini cuba untuk menumpukan kepada beberapa konsep berkenaan yang relevan seperti aspek ekonomi bahasa, pelaburan bahasa, industri bahasa dan hubunganya dengan perancangan dan polisi bahasa. Ia juga bertujuan untuk menyemak kembali beberapa keadaan semasa berkenaan dengan pelaburan bahasa dalam pelbagai konteks di dunia seperti di Britain, Perancis dan Kanada untuk merumuskan aspek yang mungkin untuk mengembangkan pelaburan terhadap Bahasa Arab yang antara lain yang diperhatikan ialah: kekurangan kesedaran, peraturan dan persekitaran pelaburan yang tidak memberangsangkan, ketidakstabilan Timur Tengah dan juga tanggapan stereotaip terhadap negara-negara Arab oleh Barat. Kajian ini merumuskan yang banyak negara telahpun melabur secara besar-besaran di dalam industri bahasa untuk membangaunkannya untuk seterusnya mendapatkan pendapatan ekonomi berskala besar secara langsung atau tidak langsung. Keperluan untuk menaja kajian percubaan untuk menyingkap potensi melabur dalam bahasa Arab adalah mendesak demi untuk menunjukkan jurang di antara bahasa Arab dan beberapa keadaan pelaburan bahasa lain yang berjaya. Kata kunci: perancangan bahasa – polisi bahasa – aspek ekonomi bahasa – pelaburan bahasa – industri Bahasa.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,077 | 0,025 |
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 ».