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Enregistrement W2158148859 · doi:10.2167/jmmd494.0

Innu Oral Dominance Meets Schooling: New Data on Outcomes

2007· article· en· W2158148859 sur OpenAlexaffabout
Barbara Burnaby, David Philpott

Notice bibliographique

RevueJournal of Multilingual and Multicultural Development · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDominance (genetics)NegotiationGeographyGovernment (linguistics)Political scienceValue (mathematics)GenealogyEthnologyHistoryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In light of a major study on educational outcomes, this paper explores how Aboriginal language dominance and virtually exclusive use of oral communications in one Aboriginal group has been affected by its interaction with Western institutions. For several years negotiations have been undertaken among the Innu Nation of Labrador, the province of Newfoundland and Labrador, and the federal government over band status for the Innu, reserve creation and the development of locally controlled institutions. As part of the negotiations, a series of studies with Labrador Innu children, their families and teachers have produced rare data on Aboriginal children in relation to their schooling. The paper sketches factors relating to the history and practice of formal, Western schooling in Canada, followed by indicators of Canadian Aboriginal people's responses to schooling. A brief description follows of the Innu of Labrador, emphasising their unique history relative to Canadian Aboriginal groups in general. Following this, data from the recent study are outlined, providing evidence of almost complete failure of schooling for the Innu. Finally, these data are discussed as insights into how the Innu, and those responsible for providing schooling for them, value and react to factors in the situation.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,492
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,009
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,324 · 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'étudeObservationnel
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

Citations38
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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