Euskal Herria: une identité culture basque, française et espagnole

Aujourd’hui je vais parler sur Euskal Herria.

La définition
 
Iparralde (ipar: nord, alde: zone) signifie "la zone au nord" en basque. Le basque est la langue du Pays Basque qui est une des communautés autonomes d'Espagne.

Las communautés autonomes d'Espagne

Est-ce que tu peux trouver le Pays Basque (Pais Vasco)?

Las tres provinces du pays basque

La langue basque: un mystère pour la linguistique européenne

Dans le pays basque, nous parlons le basque et l'espagnol. Linguistiquement, basque est un "isolat". Il signifie que le basque n'a pas de relation avec autres langues connus. Mais, culturellement, le Pays Basque est plus que las très provinces dans la carte.

Une communauté très basque

La communauté de Navarre partage la lange basque et beaucoup de la culture basque avec le Pays Basque. Puisque Navarre et le Pays Basque partage beaucoup de histoire et culture, il y a quelqu’un que veut la unification de les deux territoires. Les deux communautés ont une relation très complique.


Navarre et le Pays Basque sont connu comme "Hegoalde" (hego: sud, alde: zone) qui signifie "la zone au sud" en basque.


L'autre pays basque

Près de le Pays Basque mais dans le territoire français, il y a trois territoires qui ont la culture et la langue basque.

Le territoire vert est Labourd, le territoire orange est Basse-Navarre et le territoire violet est Soule

 Dans les trois territoires, la langue et la culture basque sont traditionels. Les basques voyagent souvent entre Hegoalde et Iparralde donc il y a actuellement des relations forts entre les deux zones.


Une identité culturelle partagé à travers de deux pays

Euskal Herria = hegoalde + iparralde

Euskal Herria

En basque, le nom "Euskal Herria" signifie grossièrement un groupe de territoires françaises et espagnoles qui partage la culture basque.

Le Ton Beau de Ton Tombe

Ce post est la deuxième part de mon réponse à mon professeur de français concernant la conversation que nous avons eu la semaine dernière. La prémiere part est ici.

J'aime des jeux de mots. Est-ce que tu les aimes? Je vais demander la question encore en fois. Est-ce que tu aimes des jeux? Oui? Est-ce que tu aimes des mots? Oui? Si tu as répondu "oui" à la première et la deuxième questions, est-ce que tu peux répondre "no" à la troisième question? Oui et no. Il y a des arguments pour les deux réponses. Généralement, nous disons que la réponse est une question d’interprétation. C'est ça la sujet de ce blogpost.

La signification (linguistique)

 Avant, les gens pensent que las langues avaient des significations spéciales et  que ces significations étaient magiques. Il y a beaucoup de histoires sur des divinités qui utilisent langues avec significations magiques, des mystiques qui utilisent langues avec significations divines, des gens qui voient des significations magiques dans le ciel et mathématiciens qui cherchent le langue qui peux décrire l’univers. 

Ferdinand de Saussure

Un peux d'histoire de la linguistique: Saussure était la première (je crois) personne qui pense que il n'y a pas de significations spéciales dans les langues. Tous les langes avaient des significations arbitraires. Je pense que il est une idée très importante.










Un jeu de mot d'un jeu de mot

Le Ton Beau de Ma Rose

Je trouvais Hofstadter quand je cherchais un livre à propos de langues qui ne sont naturelles. Hofstadter est un scientifique de las sciences cognitives. Il aime les langues. Beaucoup. Dans las sciences cognitifs, les concepts de "langue", "translation" et "signification" sont très importants. La plupart de las science cognitives fait des modelés de parts différents des fonctions du cerveau (le raisonnement logique, la mémoire, etc). Ces modelés utilisent "langues" avec "signification" qui sont traduits en langues humains. C'est ça la plupart de le travail de Hofstadter dans las sciences cognitifs. Peut-être, c'est ça la raison que il est très intéressé par las langues humains. 


Marot?

Clément Marot

Marot était un poète français en la France de la Renaissance. Les poèmes de Marot sont très célébrés parce ils sont utilisés pour faire des chansons. Tu peux écouter une chanson de Ravel avec une poème de Marot  ici. Il a beaucoup de traductions de poèmes de Marot dans Le Ton Beau de Marot.









Couperin est mort

 Maurice Ravel était un composer français. Il composait Le Tombeau de Couperin parce ses amis mouraient pendant la Première Guerre Mondiale. La signification de "tombeau" est un hommage pour les êtres chers.














 A une damoyselle malade

Ma mignonne,
Je vous donne
Le bon jour;
Le séjour
C’est prison.
Guérison
Recouvrez,
Puis ouvrez
Votre porte
Et qu’on sorte
Vitement,
Car Clément
Le vous mande.
Va, friande
De ta bouche,
Qui se couche
En danger
Pour manger
Confitures;
Si tu dures
Trop malade,
Couleur fade
Tu prendras,
Et perdras
L’embonpoint.
Dieu te doint
Santé bonne,
Ma mignonne.

Il est un poème de Marot. Hofstadter utilise le poème pour démontrer las possibilités et las limitations de la traduction. Tu peux lire trois traductions du poème ici.

Est-ce que tu compris la signification de le livre et le titre? Il y a beaucoup de pistes!



 

Big Data: Qu'est-ce que nous pouvons savoir?

Ce post est la premier part de mon réponse à mon professeur de français concernant la conversation que nous avons eu aujourd’hui. Je vais écrire premièrement à propos de la statistique, la définition de Big Data, la relation entre Big Data et la statistique. Finalement, je vais écrire sur les avantages et les limitations de Big Data.

Analyse statistique

Scientifiques, gouvernements et enterprises utilisent l'analyse statistique pour trouver des motifs statistiques ou pour faire inférences. Mais le statistique est comme la science: il n'y a pas de absolues et l'incertitude est presque axiomatique. Quelle est la signification de ceci? La signification de ceci est que tu ne peux avoir 100% certitude que les motifs dans ton data sont vrais. Parfois, tu trouves un motif statistique que tu penses que est réal, mais le motif n'est pas réal. Il s'appelle positif faux. Parfois, tu trouves un motif statistique que tu penses que n'est pas réal, mais le motif est réal. Il' s'appelle négatif faux. Les négatives faux et les positifs faux son problèmes grands dans les sciences.

Big Data

Actuellement, les ordinateurs peuvent garder quantités incroyables d'information. Donc, nous pouvons faire des analyse statistiques sur quantités très grands de data. Big Data s'appelle "Big Data" parce que la quantité d'information que tu veux analyser est "grand".

Analyse statistique et Big Data

Data a besoin d'être analysé. Qu'est-ce que tu utiliser pour analyser le Big Data? La statistique! Simplement parce que tu as un quantité grand de data, tu ne peux avoir 100% certitude. Ton certitude n'augmente pas seulement parce tu as plus de data. Si tu n'analyse pas ton data correctement, tu n'as pas de certitude. Plus de data signifie plus d'opportunités de faire des négatives faux ou des positifs faux.

Big Data: la lumière dans un monde sombre

Big Data peut être très utile pour améliorer les problèmes dans notre monde. Pauvreté, éducation, redistribution de ressources et beaucoup d'autres problèmes. Big Data peut faire des entreprises et gouvernements plus efficace.

Big Data: l'Everest métaphorique

Il y a une chose beau dans la cime de la montagne et tu veux la prends. Si tu veux faire l'ascension de cette montagne, premièrement, tu besoin de savoir faire l'ascension de montagnes petits. Si tu ne sais pas faire l'ascension de montagnes petits et tu fais l'ascension de l'Everest, tu vas perdre. Google Flu Trends a perdu. En 1936, le Literary Digest a fait une analyse sur beaucoup de data de sondage. Le Literary Digest a prédit que Landon va gagner l'élection. George Gallup a utilisé un petit quantité de data et il a prédit que Roosevelt va gagner. Et Roosevelt a gagné. Le Literary Digest a échoué. Qu'est-ce que nous pouvons apprendre de ces échecs? Le Literary Digest a eu beaucoup de data  et George Gallup a eu un petit quantité de data. Pourquoi est-ce que le Literary Digest a échoué s'il a eu un quantité grand de data?

Parce que data n'est pas vérité

Le data de le Literary Digest a été biasé et le data de George Gallup viens de échantillonnage aléatoire. Souvent, nous utilisons l'analyse statistique quand nous n'avons pas tout l'information à propos de notre sujet. Donc, nous devons d'être prudent quand nous n'avons tout le data et nous utilisons un échantillon. Le quantité de data de ton échantillon est important mais la quantité n'est pas tout. "Grand" signifie une chance grande de trouver motifs importantes mais "grand" signifie aussi une chance grande de faire des négatives faux ou des positifs faux.