Towards Understanding Tajikistan’s Sociolinguistically Complex Language Ecology: Historical Development, Current Status, Issues, Research, Policy and Practice
Notice bibliographique
Résumé
Tajikistan, at the heart of Central Eurasia, had a population of 7,563,687 in 2010, estimated recently to be almost 10,084,935. Named for its majority nationality, Tajikistan has many other nationalities, most with their own language. This article explores what is known about the historical, development and current status of multiple languages in Tajikistan’s linguistic tapestry. We provide a tentative overview of Tajikistan’s evolving language ecology from earliest times when a range of Eastern Iranian languages were dominant, to the reduced use of Eastern Iranian languages following the entry of Arabic and New Persian (a western Iranian language) into the ecology with the Arab conquest, and the subsequent entry of Turkic languages, and more recently the entry of Russian under the late Russian empire and its spread under the Soviet Union. Following independence in 1991, a shift in balance among domains of use of Tajik and Russian has been ongoing at the same time as international languages, especially English, have entered Tajikistan’s language ecology. We review the current state of knowledge about contemporary sociolinguistic dynamics, monolingualism and plurilingualism in society, where the titular language, Tajik/Persian, is in interaction with local, regional and global languages. Against the background of changing post-independence language and language-in-education policies, we discuss the prospects for monolingual, multilingual and plurilingual education in Tajikistan among efforts to promote the official language, Tajik, and to provide minority language education, while also developing proficiency in foreign languages in Tajikistan, through initiatives such as English-medium instruction.
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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 | 0,005 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».