Notice bibliographique
Résumé
The Ojibwe language, also referred to as Anishinaabemowin, is the language of the Ojibwe people in the Great Lakes region of North America. It has many mutually intelligible dialects and variations, making it one of the largest Indigenous languages in North America. While Ojibwe is an endangered language, with most speakers in the United States over the age of 70, it is also one that is being revitalized. In Minnesota and Wisconsin, the Ojibwe language is very widely taught and supported in both formal and informal educational contexts. It is taught in many preschools, elementary schools, and secondary schools and in tribal colleges and universities. Outside of institutions, families and individuals have made great strides to reclaim Ojibwe as their home language. Language camps, family language gatherings, and language tables are popular and can be found throughout the year. One of the most outstanding examples of reclamation is the Waadookodaading Ojibwe Language Immersion Institute in northern Wisconsin. Waadookodaading impacts the entire area’s Ojibwe language-learning communities by showing that an immersion school can indeed produce highly proficient second-language speakers. Immersion schools, preschools, and family language camps are numerous throughout the midwestern United States and Canada, and many families now trying to use Ojibwe as their home language. However, the economic hurdle remains; that is, jobs that demand Ojibwe language as a daily useful skill are sparse. Although there are many institutions that teach Ojibwe as a subject, this teaching can sometimes only be a doorway to language appreciation rather than fluency. Despite these challenges, the resilient spirit of individuals connecting language and identity loss directly to the colonization of Ojibwe and other Indigenous people is a fierce one.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».