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Enregistrement W2971853639

Language reclamation and mental health: Revivalistics in the service of the wellbeing of Indigenous people

2016· book-chapter· en· W2971853639 sur OpenAlexaboutno aff
Ghil’ad Zuckermann, Max Walsh

Notice bibliographique

RevueAdelaide Research & Scholarship (AR&S) (University of Adelaide) · 2016
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLand reclamationIndigenousMental healthService (business)Mental health servicePsychologySociologyNursingGeographyMedicinePsychiatryBusinessArchaeologyEcologyMarketing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language is postulated as core to a people’s wellbeing and mental health. Hallett, Chandler and Lalonde (2007) report a clear correlation between youth suicide and lack of conversational knowledge in the native language in British Columbia, Canada. However, there has been no systematic study of the impact of language revival (in contrast to language loss) on mental health, partly because language reclamation is still rare. The Barngarla people of Eyre Peninsula, South Australia are but one example of Aboriginal and Torres Strait Islander peoples suffering the effects of linguicide (language killing). Their dependency on the coloniser’s tongue, language loss, and consequent lack of cultural autonomy and intellectual sovereignty, increase the phenomenon of disempowerment, self-loathing and suicide. According to the 2008 National Australian Torres Strait Islander (ATSI) Social Survey (Australian Bureau of Statistics 2010a), 31% of Indigenous Australians aged 15+ experienced high or very high levels of psychological distress in the four weeks prior to their interview. This is 2.5 times the rate for non- Indigenous Australians. The Barngarla people have decided to reclaim their “sleeping beauty” tongue. While looking at evidence from Barngarla and other Aboriginal revivals, this paper begins to determine whether there is a positive correlation between language reclamation and increased personal empowerment, improved sense of identity and purpose as well as reduced cases of depression. Acknowledgments: Caryn Rogers, Amy Finlay, Michael Wright, Leonie Segal, and Gareth Furber.

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)0,008
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 enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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