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Enregistrement W4407757006 · doi:10.1098/rsos.241091

Projected speaker numbers and dormancy risks of Canada’s Indigenous languages

2025· article· en· W4407757006 sur OpenAlexaffabout
Michaël Boissonneault, Adam J. R. Tallman, Volker Gast, Simon J. Greenhill

Notice bibliographique

RevueRoyal Society Open Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage and cultural evolution
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftWenner-Gren Foundation
Mots-clésIndigenousCensusPopulationDiversity (politics)VitalityLinguistic diversityLinguisticsGeographyHistoryDemographyPolitical scienceSociologyBiologyLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNESCO launched the International Decade of Indigenous Languages in 2022 to draw attention to the impending loss of nearly half of the world's linguistic diversity. However, how the speaker numbers and dormancy risks of these languages will evolve remains largely unexplored. Here, we use Canadian census data and probabilistic population projection to estimate changes in speaker numbers and dormancy risks of 27 Indigenous languages. Our model suggests that speaker numbers could, over the period 2001-2101, decline by more than 90% in 16 languages and that dormancy risks could surpass 50% among five. Since the declines are greater among already less commonly spoken languages, just nine languages could account for more than 99% of all Canadian Indigenous language speakers in 2101. Finally, dormancy risks tend to be higher among isolates and within specific language families, providing additional evidence about the uneven nature of language endangerment worldwide. Our approach further illustrates the magnitude of the crisis in linguistic diversity and suggests that demographic projection could be a useful tool in assessing the vitality of the world's languages.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,461
Score d'incertitude au seuil0,914

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,332 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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