MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1547654455 · doi:10.1163/9789004261723

The Green Book of Language Revitalization in Practice

2001· book· en· W1547654455 sur OpenAlexaboutno aff
Leanne Hinton, Kenneth Hale

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsSociologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Part I: Introduction L. Hinton, Language Revitalization: An Overview. A. Ash, J. Little Doe Fermino, and K. Hale, Diversity in Local Language Maintenance and Restoration: A Reason For Optimism. Part II: Language Policy L. Hinton, Federal Language Policy and Indigenous Languages in the United States. R.D. Arnold, ...To Help Assure the Survival and Continuing Vitality of Native American Part III: Language Planning L. Hinton, Language Planning. L. Hinton, Introduction to the Pueblo Languages. C.P. Sims, Native Language Planning: A Pilot Process in the Acoma Pueblo Community. R. Pecos and R. Blum-Martinez, The Key to Cultural Survival: Language Planning and Revitalization in the Pueblo de Cochiti. K. Hale, The Navajo Language: I. P.R. Platero, Navajo Head Start Language Study. Part IV: Maintenance And Revitalization of National Indigenous Languages L. Hinton, Introduction to Revitalization Of National Indigenous Languages. L. Hinton, Introduction to the Welsh Language. G. Morgan, Welsh: A European Case of Language Maintenance. K. Hale, Introduction to the Maori Language. J. King, Te Kohanga Reo: Maori Language Revitalization. L. Hinton, Introduction to the Hawaiian Language. S.L. No'eau Warner, The Movement to Revitalize Hawaiian Language and Culture. W.H. Wilson and K. Kamana, Loko Mai O Ka 'I'ini: Proceeding From A Dream - The 'Aha Punana Leo Connection In Hawaiian Language Revitalization. Part V: Immersion L. Hinton, Teaching Methods. L. Hinton, The Karuk Language. T. Supahan and S.E. Supahan, Teaching Well, Learning Quickly: Communication-Based Language Instruction. K. Hale, The Navajo Language: II. M. Arviso and W. Holm, Tsehootsooidi Olta'gi Dine Bizaad Bihoo'aah: A Navajo Immersion Program at Fort Defiance, Arizona. L. Hinton, The Master-Apprentice Language Learning Program. K. Hale, Linguistic Aspects of Language Teaching and Learning in Immersion Contexts. Part VI: Literacy L. Hinton, New Writing Systems. L. Hinton and K. Hale, An Introduction to Paiute. P. Bunte and R. Franklin, Language Revitalization in the San Juan Paiute Community and the Role of a Paiute Constitution. Part VII: Media and Technology L. Hinton, Audio-Video Documentation. K. Hale, Australian Languages. K. Hale, Strict Locality in Local Language Media: An Australian Example. K. Hale, The Arapaho Language. S. Greymorning, Reflections on the Arapaho Language Project, or When Bambi Spoke Arapaho and Other Tales of Arapaho Language Revitalization Efforts. K. Hale, Irish. C. Cotter, Continuity and Vitality: Expanding Domains through Irish-Language Radio. K. Hale, The Mono Language. P.V. Kroskrity and J.F. Reynolds, On Using Multimedia in Language Renewal: Observations from Making the CD-ROM Taitaduhaan. L. Buszard-Welcher, Can the Web Help Save My Language? Part VIII: Training L. Hinton, Training People to Teach Their Language. K. Hale, Inuttut and Innu-aimun. A. Johns and I. Mazurkewich, The Role of the University in the Training of Native Language Teachers: Labrador. L. Hinton, Languages of Arizona, Southern California, and Oklahoma. T.L. McCarty, L.J. Watahomigie, A.Y. Yamamoto, and O. Zepeda, Indigenous Educators as Change Agents: Case Studies of Two Language Institutes. K. Hale, The Navajo Language: III. C. Slate, Promoting Advanced Navajo Language Scholarship. Part IX: Sleeping Languages L. Hinton, Sleeping Languages: Can They Be Awakened? L. Hinton, The Use of Linguistic Archives in Language Revitalization: The Native California Language Restoration Workshop. L. Hinton, The Ohlone Languages. L. Yamane, New Life for a Lost Language. About the Editors. About the Authors. Index.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,090

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0270,010

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,433 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations825
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMultilingual Education and PolicyTravaux en français237 207