Notice bibliographique
Résumé
The origin of economics of language as a discipline is often credited to prominent economist Jacob Marschak (1965), whose interest in languages was perhaps aided by his command of ten languages. Marshack was the first to introduce explicitly the concept of costs and benefits into linguistic analysis. Some other early contributions (for example, Pool, 1972; Breton, 1978; McManus et al., 1978; Grenier, 1984) notwithstanding, the impact of language on social, political and economic outcomes was mainly the territory of linguists and sociolinguists, political scientists, anthropologists and psychologists. Vaillancourt’s (1982/1983) paper ‘The Economics of Language and Language Planning’ contains 37 references of which more than half were concerned with Quebec’s linguistic problems. In his conclusion, he notes that ‘[t]he main goal of this paper was to review the literature on the economics of language and of language planning so as to provide the reader with an overview of its main findings. To the author’s knowledge that literature, at least in English and French, deals almost exclusively with the case of Quebec. If this is correct, then this paper is a fairly complete survey of it.’ Though this is probably not fully correct, it shows that the literature on language and economics was not quite extensive, as is also evident from Lamberton’s (2002) collection of existing papers. In their important paper Selten and Pool (1991) quote 12 papers only, of which seven are concerned with Quebec (six are written in French and one in English). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,503 | 0,262 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».