“Wiinge chi-baapinizi geniin ode: It really makes my heart laugh”: Language, culture, identity, and urban language revitalization
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.
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, the majority of Indigenous people live off-reserve in urban centres. Living offreserve is a risk factor for language loss, as indicated by the fact that 44.9 percent of First Nations people on-reserve are able to conduct a conversation in an Aboriginal language, compared to only 13.4 percent of First Nations people off-reserve (Statistics Canada, 2019). For this reason, urban language revitalization is vital, yet it remains understudied and underfunded The Kingston Indigenous Languages Nest (KILN) is an example of grassroots urban language revitalization. KILN presents Indigenous families in Kingston, Ontario, with opportunities to access language and culture through weekend family-focused sessions, as well as immersion weekends, evening adult language classes, digital resource development, and community partnerships focused primarily on Anishinaabemowin, Kanien'kha, and Cree. Using qualitative data collected through talking circles, I explore what effect the weekend sessions have on participants' lives. The results indicate that participation improves language use. However, its impact stretches beyond this; participants describe a deepening of their cultural understanding and connection to community as key parts of the development of their identities as urban Indigenous people. It is clear that culture-based pedagogy is central to both language survivance and cultural and identity growth. It deepens participants' understanding of themselves as urban Indigenous people, allows them to experience their culture as a way of life, creates new understandings of Indigenous identity and community, and validates their community identity as equal to other Indigenous ways of being.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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