Notice bibliographique
Résumé
When two of my grandmothers were dying, they reverted to communicating in their traditional language. There was no one at their sides who could understand their dying words. This is one of the reasons I choose to learn my language and examine at a more holistic way of language revitalization. While community learners attend language classes, use master-apprentice techniques and study language resources, we are running out of time to save our critically endangered language isolate. The handful of fluent teachers are over 80 years of age and the Haida communities on Haida Gwaii, BC in Canada and in southeast Alaska are in the race of our lifetime to ensure our language survives. We need to slow down, offer a prayer and call upon our ancient spirituality and beliefs. Haida ancestors once used ceremonies, prayers and medicines to empower their speech, songs, memories and place in this world. They called upon the spirits of Story-woman, Lady Luck and others for help. There is a great need amongst the Haida and other indigenous peoples to have a deeper understanding of indigenous epistemology, tradition and spirituality to ensure our languages survive. Through archival research, elder interviews and personal practice, I will share Haida epistemology as well as the ancient traditions that can hep to revitalize our dying language.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,027 |
| Communication savante | 0,014 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».