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Enregistrement W2726154201

Giving back to the language community: lessons from the Kiowa and Ojibwe peoples

2017· article· en· W2726154201 sur OpenAlexaboutno aff
Taylor Cole Miller

Notice bibliographique

RevueThe COCOON platform (University of Paris) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCommitTribeLinguisticsHistoryComputer scienceSociologyAnthropologyPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, I discuss two very different language communities: the Kiowa tribe in southwestern Oklahoma and the Saulteaux Ojibwe first nation in Manitoba. Kiowa is a critically endangered language with only 10 native speakers, all nearing the age of 90. Revitalization efforts have been intermittent over the last 40 years, and little has helped. Saulteaux Ojibwe, while also endangered, is much healthier with 10,000 native speakers, some of whom are teachers with linguistic training actively conducting their own research. Drawing from my experience, I show that these marked differences lead to distinct needs and thus different directions for researchers to give back to the communities. I detail two general approaches that any linguist should be able to adopt in similar communities. The Kiowa tribe has little access to audio recordings of their language because the recordings were not digitized and/or copies were never provided. They have not seen a number of the resulting papers and books from previous researchers, and the only comprehensive dictionary is from the 1920s. In the words of one of my consultants: “If there was a dictionary with the sounds, too, I could die. I’m one of the last ones who knows how you’re supposed to pronounce things, and it will be lost forever without something like that.” While it is true that not everyone is equipped to commit to a full dictionary project, by doing research as we would anyway we can still make a big impact. Namely, a linguist can amass the available data in preparing their own research (search for previous recordings, contact other scholars, scan articles and books) and also be sure to give copies of those materials directly to the community (e.g. a museum, library, or community center). There are already online dictionaries and educational applications for the many dialects of Ojibwe, making research and data more readily available to the community and interested researchers. Thus, the community requires a markedly different approach than that of the Kiowa tribe. Namely, the Saulteaux Ojibwe community’s language teachers and researchers, working on the front lines of language revitalization, are seeking validation and support. In the spirit of more collaborative fieldwork (e.g., Mannix et al. 2015, Brooke Lillehaugen p.c.), we should look to work with the native community in the production and dissemination of the research (e.g. co-authoring papers, presentations, and grants), bringing our skills (and data) to the table of ongoing projects.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0050,003
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,236 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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