Protection des minorités ou promotion du plurilinguisme ?
Bibliographic record
Abstract
Toutes les villes du monde sont multilingues, étant donné que le plurilinguisme individuel et sociétal est plutôt la norme que l’exception. Par contre, les villes qui jouissent d’un statut multilingue officiel sont plutôt rares. Dans cette contribution, nous allons nous concentrer sur deux villes bilingues suisses, Biel/Bienne and Fribourg/ Freiburg. Nous nous concentrons en particulier sur le contexte institutionnel, c’est-à-dire le bilinguisme et la politique locale, l’administration publique et l’enseignement, en soulevant les questions suivantes : Comment le bilinguisme s’est-il développé ? Quel est son statut dans la législation et comment est-il mis en œuvre ? Quel est le recoupement entre le discours officiel et le discours privé sur le bilinguisme ? Dans quelle mesure le paysage linguistique reflète-t-il la répartition démographique, le discours et la législation ? Nos données proviennent de l’analyse de documents officiels et privés, de l’affichage municipal et commercial, ainsi que de l’analyse ethnographique. La recherche comparative montre que si l’on peut dégager quelques conclusions générales, chaque municipalité bilingue représente une niche linguistique unique qui est façonnée par l’histoire, la culture et les individus.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 0.003 |
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".