Cross-jurisdictional linguistic cooperation in multilingual federations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Political federations or quasi-federations characterised by linguistic diversity have developed various strategies to strike a balance between mobility and inclusion of (internal and external) migrants. This chapter first looks at the comparative performance of linguistic management and coordination between the central state and federal entities, mainly comparing Canada and the US, while exploring possible comparisons with India, in order to provide the EU with examples of language policies in large economic and political unions. We show that the experimental potential of sub-state entities, the cooperation between the public and the private sector, and reciprocity among sub-units are key to achieving linguistic non domination ( Section 1 ). It then suggests mobility and inclusion equilibria via linguistic subsidiarity and reciprocity for the EU ( Section 2 ). It concludes by introducing a new tool, a ‘language passport’ we have called Linguapass ( Section 3 ). The expected benefits of Linguapass on an individual level are to recognise and document the linguistic skills of migrants in official and non-official languages and hence to facilitate their mobility and inclusion; on a collective level, commitment to equal and reciprocal accreditation and funding of Linguapass by the EU as a whole, as well as by European regions and some large existing language clusters, is a novel form of equitable and feasible language cooperation and coordination.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».