Ethno-Language Issue as a Source of Separatism and Instability in Ukraine
Notice bibliographique
Résumé
The article analyzes the impact of ethno-linguistic policy on the separatism and political instability in Ukraine. The article examines the current provisions of the legislation of Ukraine on the development of language policy, as well as the provisions of the latest Law on the status of the state language in Ukraine.Ukraine has severalspecific features from the linguistic point of view, they are: bilingualism, uneven distribution of Russian and Ukrainian languages on the territory of the country and in different sectors of the social sphere, as well as ethno-linguistic, social and socio-cultural polarization of the Western, Central and South-Eastern parts of the country. The Ukrainian language was recognized as the state languagein Ukraine in 1989. This preceded the signing of the Declaration on the State Independence of Ukraine in 1991. From that moment on, the Ukrainian language is considered a symbol of the new Ukraine. Raising the status of the Ukrainian language has become one of the central issues in the process of building an independent state. The UN Security Council discussion in July 2019 on the language policy in Ukraine showed the world community's concern over the problem of ensuring the rights and freedoms of citizens and national minorities in Ukraine in connection with the adoption of the Law on the legal status of the state Ukrainian language and its use in education and public life. The analysis focuses on the trends in the development of language policy, which is the source of aggravation of social processes in the form of separatism and destabilization of modern Ukraine and attempts of its modern political regime to finally complete the reorientation from Russia to the West at the legislative language level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».