ANI-ANISHINAABEWAADIZING (Becoming Indigenous): Healing from Sustained Cultural Genocide and Linguicide through Ojibwe Language World View
Notice bibliographique
Résumé
Intergenerational transmission of culture and language across Native American communities in the United States has been obstructed by more than 520 years of sustained cultural genocide and attempts of linguicide which, in turn, inflicted intergenerational trauma that still impacts Native American communities today. This article intentionally bridges understandings of language revitalization efforts in a North American Ojibwe community employing Indigenous research methods. The community efforts are reflected upon by an Ojibwe Elder and longtime language teacher, which is then responded to by two colleagues and friends of the Elder who come from a Western perspective. This “two-eyed” approach illustrates the importance of Indigenization in education and communities as a process of truth, reconciliation, and healing after genocide. Once the historical context is given, the Elder's reflections of language revitalization are understood through mapping the Medicine Wheel and as having mental, spiritual, emotional, and physical impacts. Further, the work of the community to reclaim and recenter the schools and community to the Ojibwe worldview is viewed as weaving together the Seven Grandfather Teachings of Love, Respect, Honesty, Truth, Wisdom, Humility, and Bravery as acts of resistance to continued actions of the dominant US culture that degrade and dishonor Native American nations and communities.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».