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Enregistrement W4318538962 · doi:10.5325/complitstudies.59.4.0664

Indigenous Linguistic and Cultural Revitalization in Canada: Toward the Demarginalization of Indigenous Narrative Voices and “Texts”

2022· article· en· W4318538962 sur OpenAlexaboutno aff
Denise Merkle

Notice bibliographique

RevueComparative Literature Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousNarrativeLinguistic landscapeMediationPaintingMinor (academic)SociologyLinguisticsAnthropologySemioticsHistoryLiteratureArtArt historyHumanitiesSocial sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This article will briefly present the work of five intercultural mediators who have contributed actively to sharing knowledge between dominant and Indigenous groups in Canada—Robert Dickson (interlinguistic settler translator); Tompson Highway (Cree writer, (self-)translator, and dramatist); An Antane Kapesh (Innu writer); José Mailhot (interlinguistic settler translator); and Kent Monkman (Cree painter and (intra-)semiotic (self-)translator). While Highway and Dickson produce “minor” narrative texts, “minor” will also be applied to the field of the visual arts to discuss Kent Monkman’s use of Cree in certain works and his rewriting of canonical works of art. The article will examine the extent to which these five mediators are “(un)known” and their works have entered a transnational space. Furthermore, the article will analyze the relations of these mediators with their respective Indigenous, and English or French language(s) and culture(s). The case studies are aimed at adding to the literature on the narrative activities of members of minority cultures, which have managed to penetrate a global translation zone. The political dimension of intercultural mediation will also be briefly assessed. Finally, the interlinguistic translators of Kapesh’s essays and Highway’s novel will be considered as mediators for dominant culture recognition.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0390,021
Communication savante0,0130,003
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,247 · 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
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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