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Record W3215697331 · doi:10.35704/yjh.59.11

"A Comparative Study of Language Policy Institutions in France and Quebec – Focusing on the <General Delegation for the French Language and the Languages of France> and the <Quebec Office for the French Language>"

2021· article· en· W3215697331 on OpenAlexaboutno aff
Youngdong Ha, Wooyeon Cheon

Bibliographic record

VenueYongbong Journal of Humanities · 2021
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicGender Studies in Language
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLanguage policyDelegationPolitical scienceLinguisticsPublic administrationLawPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

프랑스와 캐나다의 퀘벡 정부는 프랑스어를 보호하고 프랑스어의 사용을 독려하기 위한 강한 법 제도를 마련해 놓고 있다. 또한 프랑스와 퀘벡은 프랑스어를 보호하고 사용을 의무화 하는 법안뿐만 아니라 언어 정책을 담당하는 기관들도 잘 구비되어 있다. 프랑스의 <프랑스어와 프랑스의 언어들 총국>과 <퀘벡 프랑스어청>이 바로 그것이다. 본 연구에서는 두 기관의 역사와 임무, 목표, 조직 및 활동 등을 비교 고찰하여 두 기관의 공통점과 차이점을 밝혀내고 있다. 먼저 1989년 법령에 근거하여 <프랑스어 총국>으로 설립되었다가 2001년 그 명칭이 변경된 <프랑스어와 프랑스의 언어들 총국>은 프랑스어의 사용을 보장하고 프랑스어의 보급을 장려한다. 그리고 프랑스어를 발전시키고 풍부하게 하며 프랑스어의 유창함을 증진시킨다. 또한 프랑스와 해외영토에서 사용되고 있는 소수 언어들에 대한 문제에도 관심을 갖고 이 언어들을 진흥시키기 위해 노력하고 있다. 이를 위해 총국은 ‘프랑스어 사용과 보급 팀’, ‘프랑스어 발전과 풍부화 팀’ 등 6개의 부서에서 언어와 관련된 문제를 세부적으로 나누어 담당하고 있다. 1961년 설립된 <프랑스어청>은 그 명칭이 2002년 <퀘벡 프랑스어청>으로 변경되었다. 퀘벡 프랑스어청은 프랑스어 헌장을 기반으로 프랑스어 사용을 보장하고, 언어 사용 상황을 관찰한다. 또한 전문용어 등의 프랑스어화 작업을 진행하고 지명을 정비하며, 언어 관련 프로그램을 개발하는 등의 활동을 하고 있다. 이 기관은 청장 아래 사무국 및 거버넌스 지원부, 법무부 및 8개의 부서가 있는데, 언어와 관련된 대부분의 문제는 ‘기업과 행정 기관 총괄부’에서 담당하고 있다. 본 연구는 두 기관이 프랑스어의 보호와 진흥이라는 공통의 목표를 지향하고 있지만, 임무나 활동 등에서 공통점뿐만 아니라 차이점 또한 존재함을 확인할 수 있었다. 프랑스어와 프랑스의 언어들 총국이 프랑스어뿐만 아니라 프랑스에서 사용하는 소수언어에도 관심을 보인 반면에 퀘벡 프랑스어청은 오직 프랑스어에만 관심을 집중하고 있다. 또한 총국은 안정된 프랑스어 사용으로 인해 프랑스어의 풍부화에 집중하는 모습을 보이는데 반해 퀘벡 프랑스어청에서는 영어에 대항하여 프랑스어를 보호하기 위해 전문용어 등의 프랑스어화에 집중하는 모습을 보인다.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesScience and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.533
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.040
GPT teacher head0.341
Teacher spread0.301 · 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 teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
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

Citations0
Published2021
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