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Enregistrement W2742737590

More-than-human voices in Dene poetics documentation

2017· other· en· W2742737590 sur OpenAlexaboutno aff
Jasmine Spencer

Notice bibliographique

RevueAmericanae (AECID Library) · 2017
Typeother
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Musicological Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVocabularyActive listeningPoeticsContext (archaeology)SoundscapeDocumentationLinguisticsHistoryAestheticsCommunicationSociologyLiteratureComputer scienceArtSound (geography)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, I will share some of my findings from comparing a textualized traditional oral Dene (Athabaskan) story with the audio recording. The story, which is a South Slavey/Dene Dha story from northern Alberta, was recorded in 1981 and published in Wolverine Myths and Visions (Moore and Wheelock 1990). My analysis is a case-study in the poetics of expressive variation in Dene Dha. In re-integrating print and sound, I adapt, to the problem of the archive, Larry Kimura’s insight that people need to hear “traditional use of the language such as in folk story telling, stories that are filled with all sorts of expressions and vocabulary in a myriad of situations,” which has inspired him to teach by asking his students to re-tell stories orally to other students (Kimura 2015, 2016). Traditional story self-perpetuates: you can tell that a story is good when you feel the urge to re-tell it. Animals teach through story: thus we need to listen for the animal in all the ways we can. Animals are ever-powerful in Dene stories: thus my project is to seek out the animal voice within human stories about these other-than-human people. To “hear” this voice of the more-than-human, I have formed an interpretive methodology for identifying the expressions and vocabulary permitting the animal to be heard. These I term the “soundscape” of the story, integrating context with content to push at the limits of human “listening.” The soundscape which I listen for, in Dene Dha, thus includes: background noise and audience responses; breath; stammering, repetition, and onomatopoeia; intonation (vs. lexical tone); phonological variation in evidentials; represented speech and thought; animacy markers; and sequencing of verb modes. In undertaking this project, I seek to adapt ethnopoetic practice (e.g. Hymes 1981) to the practice of “poetics documentation” (Tuttle 2016) of Dene narrative meaning. Poetics here refers to the study of the multimodal aural and visual narrative inputs through which form and structure transform the referential content of linguistic acts into reflexive and regenerative systems that produce unique responses in listeners and readers. The phenomena which constitute oral poetics are language- but also body-based, contingent upon social realties, and consistent with ecological and esoteric, animal-based truths which guide the speech and actions of contemporary Dene speakers pursuing language-documentation and revitalization. Documentation of expressive tradition is crucial, and I would be very grateful for feedback on my method from experts in the field. Works Cited Hymes, Dell. “In Vain I Tried to Tell You”: Essays in Native American Ethnopoetics. Philadelphia: U of Pennsylvania P, 1981. Kimura, Larry. “Language in the Present Workshop” keynote address. University of Victoria, 26-27 Sept. 2015. ---. Personal communication, 2016. Moore, Patrick, and Angela Wheelock, eds. Wolverine Myths and Visions: Dene Traditions from Northern Alberta. Lincoln: U of Nebraska P, 1990. Print. Tuttle, Siri. Personal communication, 2016.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0510,001

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,219 · 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'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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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