We Are Our Language: An Ethnography of Language Revitalization in a Northern Athabaskan Community
Notice bibliographique
Résumé
For many communities around the world, the revitalization or at least the preservation of an indigenous language is a pressing concern. Understanding the issue involves far more than compiling simple usage statistics or documenting the grammar of a tongue--it requires examining the social practices and philosophies that affect indigenous language survival. In presenting the case of Kaska, an endangered language in an Athabascan community in the Yukon, Barbra Meek asserts that language revitalization requires more than just linguistic rehabilitation; it demands a social transformation. The process must mend rips and tears in the social fabric of the language community that result from an enduring colonial history focused on termination. These disjunctures include government policies conflicting with community goals, widely varying teaching methods and generational viewpoints, and even clashing ideologies within the language community. This book provides a detailed investigation of language revitalization based on more than two years of active participation in local language renewal efforts. Each chapter focuses on a different dimension, such as spelling and expertise, conversation and social status, family practices, and bureaucratic involvement in local language choices. Each situation illustrates the balance between the desire for linguistic continuity and the reality of disruption. We Are Our Language reveals the subtle ways in which different conceptions and practices--historical, material, and interactional--can variably affect the state of an indigenous language, and it offers a critical step toward redefining success and achieving revitalization.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».