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Enregistrement W4376278569 · doi:10.1007/s10993-023-09656-5

“What is language for us?”: Community-based Anishinaabemowin language planning using TEK-nology

2023· article· en· W4376278569 sur OpenAlexafffundabout
Paul J. Meighan

Notice bibliographique

RevueLanguage Policy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaInternational Research Foundation for English Language EducationMcGill University
Mots-clésIndigenous languageLanguage revitalizationLanguage policyLanguage planningIndigenousMultilingualismLanguage industrySociologyPublic relationsLanguage educationPolitical sciencePedagogyComprehension approach

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Language planning and policy (LPP), as a field of research, emerged to solve the “problem” of multilingualism in newly independent nation-states. LPP’s principal emphasis was the reproduction of one-state, one-language policies. Indigenous languages were systematically erased through top-down, colonial medium-of-instruction policies, such as in Canadian residential schools. To this day, ideologies and policies still privilege dominant classes and languages at the expense of Indigenous and minoritized groups and languages. To prevent further erasure and marginalization, work is required at multiple levels. There is growing consensus that top-down, government-led LPP must occur alongside community-led, bottom-up LPP. One shared and common goal for Indigenous language reclamation and revitalization initiatives across the globe is to promote intergenerational language transmission in the home, the community, and beyond. The affordances of digital and online technologies are also being explored to foster more self-determined virtual communities of practice. Following an Indigenous research paradigm, this paper introduces theTEK-nology(Traditional Ecological Knowledge [TEK] and technology) pilot project in the Canadian context.TEK-nologyis an immersive, community-led, and technology-enabled Indigenous language acquisition approach to support Anishinaabemowin language revitalization and reclamation. TheTEK-nologypilot project is an example of bottom-up, community-based language planning (CBLP) where Indigenous community members are the language-related decision-makers. This paper demonstrates that Indigenous-led, praxis-driven CBLP, usingTEK-nology, can support Anishinaabemowin language revitalization and reclamation and more equitable, self-determined LPP. The CBLPTEK-nologyproject has implications for status and acquisition language planning; culturally responsive LPP methodologies; and federal, provincial, territorial, and family language policy.

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)0,008
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0200,011
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,539
Écart entre enseignants0,394 · 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'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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