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Enregistrement W6906570141 · doi:10.17613/qjxz4-s0a65

"Langscapes" and language borders: Linguistic boundary-making in northern South Asia

2020· article· en· W6906570141 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueKnowledge Commons (Lakehead University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSouth Asian Studies and Conflicts
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSituatedHegemonyPluralSouth asiaColonialismSign (mathematics)IdeologyMeaning (existential)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on examples from the linguistically-diverse Himalayan region, in this contribution we explore three main questions. First, we ask how language boundaries both contribute to and defy the imagination of the nation-state. Second, we investigate how such boundaries are transcended and become redefined through increased mobility and technological innovation. And third, we examine what it means for languages to become detached from the landscapes in which they were traditionally situated and historically spoken. Unfixed and unfixable, languages resist the limitations and constraints of nation-states—both colonial and contemporary—that strive to delineate their boundaries along "clear" and often monolingual lines. In the Himalayan region in particular, plural linguistic identities challenge reductive national logics that seek to bind or appropriate languages for hegemonic and ideological goals. Not only are national borders decreasingly relevant for the maintenance and transmission of languages, but the global dispersal of people and the languages they speak, sign and write are combining with accessible digital media to transform internally maintained language borders as well.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,844
Score d'incertitude au seuil0,696

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
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