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Enregistrement W6998913206

“‘Because they proper black, they go “unna, true!”’ Snapshots of a sociolinguistic ethnography at a First Nations boarding school”

2024· article· en· W6998913206 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUWA Profiles and Research Repository (University of Western Australia) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnographyConversationVariety (cybernetics)Identity (music)FieldnotesConstruct (python library)Boarding school
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The participation of First Nations people in boarding schools is often associated with a brutal history of assimilation throughout colonised lands (O’Bryan, 2021). Yet, in Australia, First Nations enrolment in boarding schools continues to thrive, with over 2,200 yearly enrolments (Independent Schools Australia, 2021). While previous research on students’ experiences in boarding has noted that identity and language use are greatly impacted by boarding school experiences (Mander, 2012; O’Bryan, 2016), the sociolinguistic practices of boarders, and how these are deployed in the creation of boarders’ social identities, remain to be explored. What language varieties are spoken in boarding schools among First Nations people? What are these varieties used for? What happens when teens with diverse linguistic repertoires come to live outta country under one roof (Fraiese, Rodíguez Louro & Collard, 2022)? What linguistic features are meaningful, and how do boarders employ them to construct social identities within the school? In this presentation, I begin to explore these questions by introducing a bespoke ethnographic corpus of spontaneous conversation among First Nations boarders collected over 14 months at a Western Australian boarding school. The field site, renamed by the students as St Mary’s Hills to protect the institution’s anonymity, is in Whadjuk Nyungar country, and is the home away from home for boarders from across Western Australia and the Northern Territory. While some students speak traditional First Nations languages such as Walmajari and Miriwoong, and new languages such as Kriol, most boarders are L1 speakers of Australian Aboriginal English, a post-invasion contact-based variety of English used by approximately 80% of First Nations people in Australia (Rodríguez Louro & Collard, 2021: 2). The dataset captures the speech of 34 female and 6 male speakers aged 12-18 years old in conversation with friends and kin. Inspired by Eckert’s (1989) canonical work with adolescents in a Detroit high school, this work provides the first sociolinguistic exploration of the linguistic experiences of First Nations communities in boarding. References Eckert, Penelope (1989). Jocks and Burnouts: Social categories and identity in the high school. New York: Teachers College Press. Fraiese, Lucía, Rodíguez Louro, Celeste & Collard, Glenys (2022). Outta country: Indigenous youth identities in an Australian boarding school. NWAV50. Stanford University. Independent Schools Australia (2021). Independent Boarding Schools Data Review. Mander, David J. (2012). The transition experience to boarding school for male Aboriginal secondary school students from regional and remote communities across Western Australia. Edith Cowan University. O’Bryan, Marnie (2016). Shaping futures, shaping lives: An investigation into the lived experience of Aboriginal and Torres Strait Islander students in Australian boarding schools. University of Melbourne. O’Bryan, Marnie (2021). Boarding and Australia's First Peoples: Understanding How Residential Schooling Shapes Lives. SG: Springer Nature B.V. Rodríguez Louro, Celeste & Collard, Glenys (2021). Australian Aboriginal English: Linguistic and sociolinguistic perspectives. Language and Linguistics Compass 15(5): n/a.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,010
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeQualitatif
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
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