Notice bibliographique
Résumé
The European Union (EU) is founded on the principle of ‘unity in diversity’, that is the diversity of cultures, customs and beliefs, and languages. Today around 445 million people, who together speak over 80 languages, find their home in the 27 member states of the EU. As the EU greatly values its rich cultural and linguistic diversity, it is committed to safeguarding its 24 official languages and promoting the learning of multiple languages in the Member States of the EU. One of the main goals of the EU’s language policies and initiatives is for every citizen to be able to speak two languages in addition to their mother tongue. This goal, first formulated in 1995, is also known as the ‘mother tongue + 2’ formula. In the 2002 Barcelona European Council, the EU called for the improvement of education in order to give students the chance to develop language skills in two foreign languages in school. In reality, however, not all citizens are convinced of the merits of speaking various languages, which shows that linguistic diversity is not yet the norm. Besides that, publications of the European Commission show that only a quarter of EU citizens are able to hold a conversation in two foreign languages. As Member States of the EU have the right to decide on their own language policy due to the principle of subsidiarity, the influence of the EU’s language policy is limited. For this reason, the aim of this thesis is to investigate the reality of compliance to the ‘mother tongue + 2’ formula through the analysation of national language policies and language learning in two Member States, namely the Netherlands and Hungary. By conducting qualitative literature review this thesis found that in both countries the education system plays an important role in the acquisition of foreign language knowledge. However, in both countries a lot of improvements can be made in order to assure that every citizen learns two languages besides their mother tongue.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,036 |
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 ».