The Evolution of Inuktut Dictionary-Making: From Historical Documentation to Inuit Authorship and Collaborations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: This paper examines the history of dictionary-making for the Inuktut (Inuit) language in Canada from the nineteenth century until today, ranging from those created by missionaries and linguists to projects led by Inuit or through collaborations between Inuit and non-Inuit language specialists. We propose four stages or phases of Inuktut dictionary-making, adapting Czaykowska-Higgins's (2009) model of linguistic fieldwork. The first phase, Inuit as informants (working on Inuit and Inuktut language), focuses on the work of missionaries, linguists, and anthropologists who gathered wordlists and learned the language during their sojourns in the Arctic from the eighteenth century well into the 1970s. The second phase, Inuit as beneficiaries (working for Inuit), includes the awareness to document language use by Inuit in the development of literacy, publications, education, and revitalization efforts in general. The third phase involves Inuit as primary authors (work by Inuit) in dictionary-making projects. Lastly, there are new collaborative projects that involve working with Inuit as partners (working with Inuit), particularly in the fields of digital mapping, online dictionaries, and digital databases. We trace all four of these dictionary-making trajectories, recognizing that some of these phases overlap (temporally and functionally) and highlighting the political and economic goals and agency of Inuit over the past two centuries to retain and secure more control over their land and languages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».