L’identification des facteurs de transmission de la langue basque et leur impact sur son devenir dans la Communauté autonome du Pays Basque
Bibliographic record
Abstract
Étant donné la faiblesse de l’indice conjoncturel de fécondité dans la Communauté autonome du Pays Basque (CAPB), on pourrait s’attendre à une diminution de la pratique de la langue basque puisque la population « d’origine », porteuse de l’identité culturelle basque, vieillit et risque à terme de diminuer. Mais, dans les faits, on assiste à un essor de la langue, avec à la fois une hausse de la proportion d’habitants qui comprennent le basque, et une augmentation de la part de ceux qui ont une bonne connaissance de cette langue. Dans le présent travail, nous identifions les facteurs explicatifs de cette évolution en analysant les rôles respectifs de l’école et de la famille dans l’apprentissage de la langue basque. Ainsi, on observe une assimilation de la langue basque par les non-natifs de la communauté et l’importance du rôle de l’école dans cet apprentissage. Enfin, un travail de projections de la connaissance de la langue basque dans la CAPB à l’horizon des années 2050 et 2100 permet d’illustrer le devenir de cette langue, notamment, l’importance de l’apprentissage du basque par les immigrants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".