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Enregistrement W2048010602 · doi:10.3138/cmlr.66.1.049

Indigenizing the Structural Syllabus: The Challenge of Revitalizing Mi'gmaq in Listuguj

2009· article· en· W2048010602 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Mela Sarkar, Mali A'n Metallic

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyllabusIndigenousGrammarIndigenous languageParticipatory action researchLinguisticsCitizen journalismAction (physics)SociologyHistoryPolitical sciencePedagogyAnthropologyLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mi'gmaq, an Algonkian language of northeastern North America, is one of nearly 50 surviving Indigenous languages in Canada that are usually not considered to be viable into the next century. Only Inuktitut, Cree, and Ojibwe presently have enough younger speakers to provide a critical mass for long-term survival. In one Mi'gmaq community, however, a new way of passing on the language to adults who do not already speak it is rekindling new hope for the language. Building on a kernel provided by Arapaho scholar and Indigenous language revival activist Stephen Greymorning, teachers in Listuguj have created a structural syllabus that expands on the basic categories found in Mi'gmaq grammar rather than borrowing from methods devised to teach English or French as a second language. Learners have responded enthusiastically. This article reports on a participatory action research project involving Listuguj teachers and researchers from McGill University who are documenting this approach as it evolves.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil0,567

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,317 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations26
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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