Bibliographic record
Abstract
Des deux principes qui sont appliqués en matière de droit de la langue, celui de personnalité (concerne la personne indépendamment du lieu où elle se trouve) et celui de territorialité (en vigueur dans certaines aires définies), le premier, difficile à mettre en œuvre, est peu appliqué (Canada surtout) au profit du second. En France, hormis le français, langue officielle d’État selon le principe de personnalité, la notion de langue régionale utilisée en droit est de nature à territorialiser ce type d’expression linguistique. Les « langues et dialectes locaux » de la loi Deixonne de 1951 faisaient déjà directement allusion à ce lien territorial. La Charte européenne des langues régionales ou minoritaires, signée mais non ratifiée par la France, intègre cette dimension territoriale comme une condition première de son applicabilité. D’une part, les droits linguistiques en France sont de type « prestationnels » (droits à la différence) et impliquent en même temps des devoirs (connaître la langue française), d’autre part, ils apparaissent aussi comme des droits territoriaux. Le recours aux notions de « langue de France » et de patrimoine culturel national par le ministère de la Culture témoignent de cette préoccupation sans pour autant devoir consacrer l’émergence dans ce contexte du principe de personnalité.
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 | 0.007 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.030 | 0.006 |
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".