MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2968137007 · doi:10.12958/2227-2844-2019-2(325)-57-64

The problem of multilingualism and linguistic diversity in the European society

2019· article· en· W2968137007 sur OpenAlexaboutno aff
Olena Byndas

Notice bibliographique

RevueBulletin of Luhansk Taras Shevchenko National University · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics, Language Diversity, and Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultilingualismLanguage policyDiversity (politics)Linguistic diversityPolitical scienceOpenness to experienceLinguisticsState (computer science)SociologyLawPedagogyPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The article investigates the phenomenon of multilingualism and linguistic diversity in Europe. Despite the challenges posed by differences in the implementation of policies and practices of multilingualism in different states, the comparative data, presented in this study, are a rich source for cross-national review. The author notes that together with such concepts as respect for the individual, tolerance, openness to other cultures, the linguistic diversity of folks in the European society is one of its key values. Therefore, the activities of the European Community are aimed at encouraging and supporting many languages. Obviously, the language policy in Ukraine should be conducted precisely in the light of the prospect of the European integration. Indeed, becoming a full member of the united Europe our state will be able to exist under the appropriate conditions. Together with the experts, we came to the conclusion that our country should make a decision that will correspond to its historical tradition, heritage, requirements of modernity and the will of the Ukrainian people. Either we will follow the example of countries that are officially monolingual, like France or the United Kingdom, or we will use the experience of officially multilingual states like Switzerland, Belgium, Canada, etc., or our people will choose their own way in the language policy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,182 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Explorer davantage

Même revueBulletin of Luhansk Taras Shevchenko National UniversityMême sujetLinguistics, Language Diversity, and IdentityTravaux en français237 207