MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283271660 · doi:10.37119/ojs2022.v27i2b.615

Miskasowin askîhk: Coming to Know Oneself on the Land

2022· article· en· W4283271660 sur OpenAlexaffvenue
Tammy Ratt

Notice bibliographique

Revuein education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPhraseIndigenous languageIdentity (music)Plain languageProcess (computing)Traditional knowledgeSociologyLinguisticsPedagogyPublic relationsComputer sciencePolitical scienceAestheticsLawArtificial intelligenceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

miskâsowin askîhk is a nêhiyawêwin word that translates roughly “as finding oneself on the land.” Throughout this paper, I aim to tell a story about the journey I have taken on the land, with the language. The paper also addresses a process of coming to find myself throughout these experiences and relationships with land and language. Through my stories on the land, I have learned that I belong to the land and that the land teaches me. The article also shares what I have learned from Elders, Knowledge Keepers and literature. Namely, learning language on the land, with the land's resources, is an effective way to revitalize language and reclaim Indigenous identity in a balanced way. I finish this paper with the description of a project that I would like to research further. The project involves hand making beaded leather mitts while learning to speak nêhiyawêwin. This project is connected to asōnamēkēwin, a word in nêhiyawêwin that means that it is our responsibility to pass on knowledge that we learn. This is another important nêhiyawêwin phrase that guides me on this journey. It is my responsibility and I pass this responsibility onto anybody that I teach, to teach what they learn. Keywords: land-based learning, Cree language learning, language revitalization, best practices

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,522
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,392
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuein educationMême sujetEducation Systems and PolicyTravaux en français237 207