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Enregistrement W4391310893 · doi:10.26443/law.v68i1.1191

Five Linguistic Methods for Revitalizing Indigenous Laws

2023· article· en· W4391310893 sur OpenAlexaffvenue
Naiomi Metallic

Notice bibliographique

RevueMcGill Law Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLaw in Society and Culture
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPolitical scienceLinguisticsLawPhilosophyBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building on the ground-breaking work on the revitalization of Indigenous laws ongoing over the past decade, this article seeks to contribute to our understanding of how Indigenous languages can be used to recover Indigenous laws. It posits that there is not one single linguistic method, but at least five: 1) the ‘Meta-principle’ method; 2) the ‘Grammar as revealing worldview’ method; 3) the ‘Word-part’ method; 4) the ‘Word-clusters’ method; and 5) the ‘Place names’ method. Using the Mìgmaq language to illustrate, the article explains each method and provides examples of how they can be used to inform Indigenous law revitalization. The article also shows that one does not have to be a fluent, first-language speaker to engage with linguistic methods for Indigenous law revitalization, by highlighting the various published resources like dictionaries and lexicons, reference and teaching texts, atlases, and more, that can be harnessed to engage in this work. This makes engaging with the linguistic methods accessible tothe many Indigenous peoples who, because of the impacts of colonialism, are only starting to re-learn their Indigenous language. This revelation should give greater confidence to the non-fluent that they too can play a role in the revitalization of both their language and laws.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0110,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,358 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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