MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412059629 · doi:10.61095/815-0047-2025-1-267-280

THE RELATIONSHIP BETWEEN CIVIL AND ETHNIC NATIONALISM BY ULADZIMIR FOURS AND LANGUAGE RIGHTS’ INSTITUTIONS AS THEIR INTEGRATION

2025· article· en· W4412059629 sur OpenAlexaboutno aff
Dzianis Tyshinsky

Notice bibliographique

RevueTopos · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCentral Asia Education and Culture
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNationalismEthnic groupCivil rightsPolitical scienceEthnic nationalismSociologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper critically examines Vladimir Furs’s approach to the relationship between civil and ethnic nationalism. As an example of the combination of civil and ethnic nationalism, public institutions for the protection of language rights and implementation of language policy are demonstrated. The article mentions Belarusian projects in the field of institutionalization of linguistic rights’ defence, such as the Belarusian language state department — envisaged, yet remained unimplemented. As working examples of such institutions, the article presents official linguistic rights’ bodies in post-colonial countries and territories that were once parts of the British Empire. Examined are the Ministry of National Co-existence, Dialogue, and Official Languages of Sri Lanka, language commissioners of Canada, Republic of Ireland, and Wales, the Scottish Gaelic Board, etc. The paper focuses on how these institutions contribute to civic autonomy, which Vladimir Furs considers to be an important feature of nationalism. Among the organizations’ activities that foster autonomy are the following: helping people to defend their linguistic rights, assisting institutions in creating their language schemes, fostering public dialogue, etc.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,013
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,331 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueToposMême sujetCentral Asia Education and CultureTravaux en français237 207