La réalité ethnoculturelle et le statut des langues minoritaires non officielles au Canada
Bibliographic record
Abstract
Le recensement de la population de 2006 a dénombré plus de 200 origines ethniques vivant au Canada. Selon, par ailleurs, les projections démographiques de Statistique Canada, le nombre de personnes nées à l’étranger représentera d’ici 2031 plus du quart de la population canadienne. Face à cette diversité, le Canada a opté pour le muticulturalisme, politique visant à valoriser la diversité culturelle, et notamment linguistique, du pays. Partie à plusieurs conventions internationales prônant le respect de la diversité culturelle, le Canada ne manqua pas, dans les différentes lois linguistiques qu’il adopta, de mentionner, bien que d’une manière vague et sans en préciser les moyens, la nécessité de valoriser les langues minoritaires non officielles dans le cadre du bilinguisme officiel. En 1991 est finalement adoptée une loi très précise sur les moyens à mettre en oeuvre pour maintenir et développer l’usage des langues minoritaires : la Loi sur l’Institut canadien des langues patrimoniales. Mais celle-ci n’est jamais entrée en vigueur. Cet article démontre le décalage entre le discours politico-juridique officiel sur les langues minoritaires non officielles et la réalité de la place occupée par celles-ci au Canada.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".