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Record W2771852077 · doi:10.7202/1042236ar

Complétude institutionnelle et sécurité linguistique dans le monde sinophone : les Hakka à Hong Kong et à Taïwan

2017· article· fr· W2771852077 on OpenAlexaffvenue
Jean‐François Dupré

Bibliographic record

VenuePolitique et Sociétés · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMultilingual Education and Policy
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ce texte vise à souligner la pertinence de la notion de complétude institutionnelle en tant qu’outil conceptuel et théorique en l’appliquant à un contexte peu étudié : celui de la sécurité culturelle des minorités linguistiques han dans la grande région sinophone. En se penchant sur la minorité hakka à Hong Kong et à Taïwan, il vise notamment à exemplifier comment des paysages institutionnels propres à ces deux endroits ont contribué à créer ou à remodeler certaines catégories identitaires, à politiser ou à dépolitiser celles-ci, ainsi qu’à déplacer des perceptions de sécurité et d’insécurité culturelles vers différentes catégories identitaires et institutionnelles. À Hong Kong, les mouvements nativistes ont de plus en plus tendance à conceptualiser les Hongkongais comme une minorité nationale en quête d’autonomie et mettent l’accent sur le renforcement de leur langue – le cantonais – aux dépens du hakka. Pour leur part, à Taïwan, les militants de la langue ont intériorisé l’indépendance de l’État taïwanais, dont le territoire est toujours revendiqué par la Chine, et font la promotion de son caractère multiethnique et multilingue. Ces militants reconnaissent même la complétude institutionnelle des minorités, sans la nommer pour autant, comme une solution au problème du transfert linguistique vers le mandarin, notamment chez les Hakka et les peuples autochtones. Ce texte expose ces processus en analysant les diverses conceptualisations, pratiques et politiques de la complétude institutionnelle dans la grande région sinophone, et tente d’en tirer des leçons généralisables à des contextes linguistiques et institutionnels différents.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.389
Threshold uncertainty score0.773

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0050.007
Scholarly communication0.0030.002
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.183
GPT teacher head0.546
Teacher spread0.363 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2017
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