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Enregistrement W4405088519 · doi:10.29173/af29517

Contribuer à la valorisation de la documentation des langues autochtones au Québec

2024· article· fr· W4405088519 sur OpenAlexaffvenueabout
Philippe Charland, Patricia Godbout, René Lemieux

Notice bibliographique

RevueALTERNATIVE FRANCOPHONE · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent article brosse le portrait du projet Awikhiganisaskak, une collaboration entre la nation abénakise, une des onze nations autochtones du Québec, et quelques chercheurs associés à l’Université de Sherbrooke. Se voulant une initiative pour la valorisation de la documentation des langues et cultures autochtones, la première phase du projet s’est surtout attardée à la langue abénakise, une des langues de la famille linguistique algonquienne. Face au déclin rapide des langues autochtones au cours du XXe siècle, l’abénakis n’y échappant pas, diverses initiatives de préservation ont été tentées par la nation, principalement à travers l’enseignement de la langue. Le projet présenté s’est surtout concentré sur la cueillette et le traitement de la documentation écrite et orale en lien avec la langue. Deux exemples du travail effectué par le projet Awikhiganisaskak sont abordés dans l’article : dans un premier temps, l’étude de la traduction en français-abénakis d’un ouvrage anglais-abénakis intitulé New Familiar Abenakis and English Dialogues, de Joseph Laurent (1884) et la création d’un enregistrement sonore de l’ouvrage lu par des locuteurs de la langue; dans un deuxième temps, l’étude de la transcription, traduction en anglais et enregistrement oral du dictionnaire français-abénakis de Joseph Aubéry (1715) par Étienne (Stephen) Laurent, fils de Joseph Laurent. Enfin, un des intérêts de recherche du projet porte sur la traduction depuis et vers des langues autochtones et tente de documenter les multiples facettes du phénomène.

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)0,004
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,412

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0120,007
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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