Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,028 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,014 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».