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Enregistrement W3038881187 · doi:10.1017/s0267190520000094

Indigenous Language Revitalization and Applied Linguistics: Parallel Histories, Shared Futures?

2020· article· en· W3038881187 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Applied Linguistics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousIndigenous languageApplied linguisticsPhenomenonLinguisticsSociologyField (mathematics)DamagesPolitical scienceEpistemologyLawPhilosophyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Damages done to Indigenous languages occurred due to colonial forces, some of which continue to this day, and many believe efforts to revive them should involve more than Indigenous peoples alone. Therefore, the need for learning Indigenous languages as “additional” languages is a relatively new societal phenomenon and Indigenous language revitalization (ILR) an emerging academic field of study. As the ILR body of literature has developed, it has become clear that this work does not fit neatly into any single academic discipline. While there have been substantial contributions from linguistics and education, the study and recovery of Indigenous languages are necessarily self-determined and self-governing. Also, due to the unique set of circumstances, contexts, and, therefore, solutions needed, it is argued that this discipline is separate from, yet connected to, others. Applied linguists hold specific knowledge and skills that could be extended to ILR toward great gains. This paper explores current foci within ILR, especially concepts, theories, and areas of study that connect applied linguistics and Indigenous language learning. The intention of this paper is to consider commonalities, differences, current and future interests for shared consideration of the potential of collaborations, and partnerships between applied linguistics and ILR scholars.

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.

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)0,015
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,351 · 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