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Enregistrement W2963296413 · doi:10.31857/s032120680005616-1

Canadian Language Ideology as Reflected in Censuses: a Better Alternative to American Censuses

2019· article· en· W2963296413 sur OpenAlexaboutno aff
Natalia Marusenko

Notice bibliographique

RevueUSA & Canada Economics – Politics – Culture · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensusIdeologyPopulationMulticulturalismIndigenousNeuroscience of multilingualismImmigrationMultilingualismLinguistic demographyLinguisticsDiversity (politics)Ethnic groupPolitical scienceCitizenshipFrenchLanguage ideologySociologySociology of languageLawDemographyPoliticsNatural language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article analyzes how differences in Canadian and American linguistic ideologies affect the tasks of population censuses, the wording of language questions, and the information extracted from the census sheets. The Canadian ideology of multiculturalism and the preservation of linguistic diversity, unlike the American ideology of the “melting pot”, is characterized by great attention to the use of official languages, indigenous languages and immigrant languages, which is reflected in the inclusion of detailed questions about the inventory of languages and respondents' language competencies. Processing data from the census allows Canadian socio-linguists to form a significant number of language indicators describing various aspects of Canadian institutional bilingualism and multilingualism, monitor compliance with the rights of speakers of different categories of languages, and predict changes in the language situation in the country. The relative decrease in the share of speakers of official languages (English and French) is not considered by the Canadian authorities as a threat, while the United States are very wary of an increase in the proportion of hispanophones in the structure of the American population. From the point of view of content and full use of information, Canadian population censuses can be considered role models in other countries.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,356

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0120,029
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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