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Enregistrement W3212357188

한국과 일본의 언어권(言語権)의 관점에서 본 다문화주의 -캐나다의 사례와 비교하여-

2020· article· ko· W3212357188 sur OpenAlexaboutno aff
형진의

Notice bibliographique

Revue일본문화학보 · 2020
Typearticle
Langueko
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Systems and Policies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguistic rightsHeritage languageDeclarationCultural rightsPolitical scienceHuman rightsLanguage policyLinguisticsMinority languageCultural heritageSociologyPedagogyFundamental rightsLawRight to propertyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Linguistic rights mean using and learning languages personally, publicly, and freely. And it means the right to exchange with them. Minority declared the right not to be discriminated based on languages in the Universal Declaration of Human Rights. After this, problems for linguistic minorities were raised in the two declarations. They are legally non-binding, but they are meaningful in that the problems about languages were raised. And they formed the foundation of the Universal Declaration of linguistic rights. Canada implemented pioneering multicultural policies. It evaluated multiculture with social resources and implemented active policies and heritage language education. However, it currently suspended heritage language education because dissent of it was strong in it. It is difficult to keep minorities’ linguistic rights. Discussion on linguistic rights has not begun in Korea. Heritage language education has been implemented focusing on the Korean language. it has been a little bit done in the Japanese language. Korea has little interest in heritage language education of various languages. The Linguistic rights Society was established in Japan in 1998 and discussion on linguistic rights has been actively done. Heritage language education is done focusing on the Japanese language, but in some areas, heritage language education of Chinese, Spanish, Korean, etc. Heritage language education is good to be implemented in the public education system.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,993
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0470,026

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,239 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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