Les modifications de fond à la <i>Loi sur les langues officielles</i> du Canada expliquées
Bibliographic record
Abstract
Le 20 juin 2023, le projet de loi C-13, la Loi visant l’égalité réelle entre les langues officielles du Canada, a reçu la sanction royale. Cette loi a modernisé la Loi sur les langues officielles [ci-après « LLO »] du Canada de 1988 et a édicté la Loi sur l’usage du français au sein des entreprises privées de compétence fédérale [ci-après « LUFEP »]. Le présent texte recense les modifications de fond découlant du projet de loi C-13 : la section liminaire fournit un bref survol du contexte dans lequel s’est inscrit le projet de loi C-13, suivie du corps du texte, principalement structuré en fonction des différentes parties de la LLO , puis l’ensemble se termine par une section portant sur les grandes lignes de la LUFEP . Pour chacune des sections, nous étayons le raisonnement et les facteurs derrière les choix de modifications de fond apportées à la LLO . Ces facteurs comprennent en particulier des développements jurisprudentiels, des propositions de différentes parties prenantes, un document de réforme des langues officielles et des travaux de comités parlementaires.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".