Metodologías de investigación incluyentes y esfuerzos comunitarios en la revitalización del idioma náhuatl
Notice bibliographique
Résumé
This research paper will stimulate intercultural debate around indigenous epistemologies of the Global South. It also intends to raise awareness about the importance of indigenous languages for social development and pedagogical practices. This research is based on inclusive research methodologies with native speakers of the Nahuatl language during four fieldwork seasons between May 2017 and March 2019, inside different indigenous communities such as San Miguel Xaltipan and San Pedro Tlalcuapan in Tlaxcala, but also Santa Ana Tlacotenco in Mexico City. This research uses mixed methods (quantitative and qualitative), and one of its goals is to achieve a deeper insight into the interplay between sociolinguistics and philosophy. The data gathered are based on conversational methodologies and extended interviews with indigenous scholars, teachers, and native speakers devoted to promoting capacity building and preservation of language, traditional knowledge, and cultural heritage. Most Nahua scholars interviewed headedor collaborate with a grass-roots organization that works independently and regularly without government support or funding. Also, the academic research of Nahua scholars has been instrumental in figuring out the framework of this research. This research is based on direct translations of unpublished material from Nahuatl to English. Inclusive research methodologies help face the question: why is it important to encourage, study, and promote indigenous languages globally?
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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 | 0,014 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».