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Enregistrement W3088224483 · doi:10.1515/9781501510090-001

Sign language ideologies: Practices and politics

2020· book-chapter· en· W3088224483 sur OpenAlexaff
Annelies Kusters, Mara Green, Erin Moriarty, Kristin Snoddon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologySign (mathematics)PoliticsLinguisticsPolitical scienceSign languageSociologyPhilosophyLawMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While much research has taken place on language attitudes and ideologies regarding spoken languages, research that investigates sign language ideologies and names them as such is only just emerging.Actually, earlier work in Deaf Studies and sign language research uncovered the existence and power of language ideologies without explicitly using this term.However, it is only quite recently that scholars have begun to explicitly focus on sign language ideologies, conceptualized as such, as a field of study.To the best of our knowledge, this is the first edited volume to do so.Influenced by our backgrounds in anthropology and applied linguistics, in this volume we bring together research that addresses sign language ideologies in practice.In other words, this book highlights the importance of examining language ideologies as they unfold on the ground, undergirded by the premise that what we think that language can do (ideology) is related to what we do with language (practice).¹All the chapters address the tangled confluence of sign language ideologies as they influence, manifest in, and are challenged by communicative practices.Contextual analysis shows that language ideologies are often situation-dependent and indeed often seemingly contradictory, varying across space and moments in time.Therefore, rather than only identifying language ideologies as they appear in metalinguistic discourses, the authors in this book analyse how everyday language practices implicitly or explicitly involve ideas about those practices and the other way around.We locate ideologies about sign languages and communicative practices, which may not be one and the same, in their contexts, situating them within social settings, institutions, and historical processes, and investigating how they are related to political-economic interests as well as affective and intersubjective dynamics.Sign languages are minority languages using the visual-kinesthetic and tactile-kinesthetic modalities.It is important to recognize both that the affordances of these modalities are different from those of the auditory-oral (spoken) modality, and that signers, like speakers, often make use of multilingual and multimodal 1 This assertion is indebted to the work of Silverstein and Hanks, among others.See for example

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,019
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,279 · 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'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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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