MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7161985965 · doi:10.82308/9830

The impact of official bilingualism on the Allophones' Linguistic Rights in Canada: A human rights-based approach to the right to education in mother tongue

2016· dissertation· en· W7161985965 sur OpenAlexaboutno aff
Elham Jalilian

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscience of multilingualismFirst languagePoint (geometry)Historical linguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette thèse considère le droit à l'éducation dans la langue maternelle pour les allophones au Canada du point de vue du droit international des droits humains. Il vise à déterminer si l'approche des gouvernements provinciaux de droits à l'éducation de langue pour les allophones pourrait constituer une discrimination en vertu du droit international. Afin de répondre à cette question, les droits linguistiques, le droit à l'éducation dans la langue maternelle et la discrimination fondée sur la langue sont explorées dans le droit international. Ensuite, le système de bilinguisme officiel au Canada comme modèle pour protéger les droits linguistiques des minorités linguistiques, et en plus, les droits linguistiques éducatives dans ce pays sont discutés. En tenant compte de l'importance du rôle de l'éducation dans la langue maternelle dans la survie des minorités linguistiques et le maintien de la diversité culturelle, l'approche du Canada aux droits linguistiques éducatives pour les allophones est analysé dans le cadre de la discrimination de la loi internationale. Cette thèse conclut que les principes d'égalité et de non-discrimination exigent les États à établir des écoles publiques qui offrent un enseignement dans la langue maternelle pour les minorités linguistiques où il y a un nombre suffisant. Dans la conclusion, des recommandations en fonction des réalités pratiques qui peuvent être adoptées par les États sont faites pour aborder cette question.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0100,006
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,394 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMultilingual Education and Policy→Travaux en français237 207→