Les escoles i la normalització lingüística (uns quants exemples comparatius)
Bibliographic record
Abstract
Històricament les escoles s'han utilitzat per a afavorir certes llengües i cultures en perjudici d'unes altres, que han estat marginades pel bé de l'estat nació modern. Les escoles poden contribuir, amb les seves funcions tradicionals (sobretot pedagògiques, però també polítiques, ètiques, etc.), a la recuperació de llengües discriminades històricament. En aquest article l'autor compara diversos casos reals relacionats. En casos com els d'Irlanda i Algèria, la independència política ha estat infructuosa a l'hora de recuperar les llengües i la cultura, mentre que en altres casos com els de Grècia, Noruega i Finlàndia, va caldre precisament aquesta independència política per a aconseguir un reeiximent parcial. També hi ha altres casos com els del Quebec i Bèlgica, en què aquest procés de recuperació s'ha assolit amb altres mitjans. Per acabar, l'autor ofereix algunes propostes que es poden generalitzar a partir de tots aquests casos comparatius.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".