Langues officielles versus droits linguistiques : l’un exclut-il l’autre ?
Bibliographic record
Abstract
Il est souvent pris pour acquis dans de nombreux pays que le choix d’une langue officielle relève uniquement de la prérogative de l’État, ce que la Cour européenne des droits de l’homme et le Comité des droits de l’homme de l’ONU semblent avoir tous deux confirmé à quelques reprises. Il demeure néanmoins un point de litige à la fois fondamental et pourtant très mal compris, souvent tant par les gouvernements en cause que les juristes eux-mêmes : que se passe-t-il lorsque les textes de loi portant sur le choix d’une ou quelques langue(s) officielle(s) excluent, ou même dans certains cas extrêmes « criminalisent »l’utilisation d’une autre langue, même dans un contexte familial ou privé ? Cet article tente de répondre à cette question en démontrant comment et pourquoi – si le choix d’une langue officielle relève bel et bien de la prérogative de l’État – cela ne permet pas pour autant à un gouvernement de faire fi du droit international, et en particulier des droits de l’homme. Ainsi, là où la mise d’un œuvre d’un droit fondamental comme la liberté d’expression ou l’interdiction de la discrimination fondée sur la langue aurait indirectement pour effet de créer un « droit linguistique », ce droit primerait sur la disposition nationale en matière de langue officielle. Un tel résultat, s’il est en train de s’établir au niveau de la jurisprudence internationale, n’en demeure pas moins difficile à accepter pour certains intervenants.
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 | 0.004 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".