Towards an index of linguistic justice
Notice bibliographique
Résumé
As a step towards a systematic comparative evaluation of the fairness of different language policies, a rationale is presented for the design of an index of linguistic justice based on public policy analysis. The approach taken is to define a ‘minimum threshold of linguistic justice’ with respect to government language policy in three domains: law and order, public administration, and essential services. A hypothetical situation of pure equality and freedom in the choice of language used by all members of society in communicating with the state is used as a theoretical benchmark to study the distributive effects of policy alternatives. Departures from this standard incur lower scores. Indicators are chosen to assess effective access to three kinds of language rights: toleration (the lack of state interference in private language choices), accommodation (accessibility of public services in different languages), and compensation (symbolic and practical recognition of languages outside the dominant one). In order to take account of the cost-benefit trade-offs involved in providing language-related goods to language groups of varying sizes, a method is adopted for weighting scores with respect to compensation rights so that lack of recognition for larger groups incurs greater penalties, while factoring in the particular characteristics of each language-related good. A trial set of ten indicators illustrates the compromises entailed in balancing theoretical rigour with empirical feasibility.
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 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 | 0,057 | 0,108 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,013 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».