Notice bibliographique
Résumé
Cet article porte sur l’utilisation d’un jeu de société sur les noms de lieux dans le cadre d’un projet de revitalisation linguistique au sein de la communauté de la Première Nation Tlingit de la Taku River. Le jeu fait appel aux noms de lieux, aux histoires qui s’y rattachent et aux ressources qui sont utilisées par le peuple tlingit et intègre des informations sur le territoire traditionnel des Tlingits. Dans le cadre de cet article, nous souhaitons entre autres aborder le processus d’élaboration du jeu à partir d’un corpus de noms de lieux et d’histoires recueillis dans le cadre d’un voyage en compagnie de l’aînée Antonia Jack autour du lac Atlin. Le jeu représente pour les participants un moyen ludique d’apprendre leur langue. Cet article se propose de discuter de la façon dont le jeu est utilisé par les membres de la communauté. Nous nous penchons également sur le rôle que peuvent jouer le jeu et d’autres activités ludiques dans l’apprentissage des langues de façon générale. Nous discuterons aussi de l’importance du contexte et de la pertinence culturelle lorsqu’il est question d’acquisition d’une langue menacée de disparition.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».