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Enregistrement W4309473735 · doi:10.1075/lplp.00092.rot

Language policies as a conflict prevention tool

2022· article· en· W4309473735 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueLanguage Problems & Language Planning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeacebuilding and International Security
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohesion (chemistry)Ethnic groupLanguage policyPromotion (chess)Public relationsPolitical scienceInclusion (mineral)SociologyIdentity (music)LinguisticsLawGender studiesPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article outlines the approach of the OSCE High Commissioner on National Minorities to matters related to the use of language, assessing its consistency. Language is a major identity marker and as such can become a contentious issue in multi-ethnic societies. Questions revolving around the use of language can catalyse fights around distribution of power within States. They can also become a source of conflict and tensions between States, requiring the attention of international organizations such as the OSCE. Conversely, sound language policies can be instrumental in defusing tensions and strengthen the cohesion of diverse societies. Since its inception thirty years ago, the HCNM has devised a framework for developing balanced language policies as an instrument for conflict prevention. In the HCNM experience, the promotion and use of minority languages needs to be balanced by the adoption and promotion of one or more official languages. The article argues that the HCNM approach relies on the ‘positive’ securitization of linguistic rights, and proves that through its thematic recommendations the HCNM has embarked on a mission of addressing languages and minorities through inclusion and integration, as an approach to build a win-win model of global and regional security.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,334 · 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