Reciprocity and language work: Considering the role of the outsider linguist
Notice bibliographique
Résumé
Since the early twentieth century, non-Indigenous linguistic researchers have beenstudying languages spoken by the Indigenous Peoples in North America and participating in linguistic fieldwork within Indigenous communities (e.g., Rosenblum & Berez-Kroeker 2010; Crowley 2007; Floyd 2018). In undertaking these endeavors, many of these “outsider” linguists tended to prioritize the needs and desires of their own research without actively identifying or taking into account those of the local language community. Historically, this linguist-focused framework in North America has led to inequitable and unethical research practices resulting in extractive, exploitative language work that disadvantages Indigenous Peoples (e.g., Davis 2017; Wilson 2008). With these histories in mind, I explore within this dissertation how outsiderlinguists can more ethically design and carry out language work with Indigenous Peoples and languages in Canada. I consider how one of these four Rs – reciprocity – factors into relationships in language work between outsider linguists and Indigenous communities in Canada. Guided by an Indigenist methodology, I conduct interviews with Indigenous and non-Indigenous language workers to explore how reciprocity is expressed in language work and how outsider linguists can leverage reciprocity to inform ethical practices in language work with Indigenous Peoples. Participants share explicit recommendations to help outsider linguists incorporate and improve upon reciprocal relationships with Indigenous communities in language work. Knowledge and perspectives shared by participants also highlight the intimateties between reciprocity and relationships and emphasized that reciprocity in language work can be best understood in how these relationships connect to and express other important values such as respect, responsibility, and relevance. Though this study began by isolating reciprocity from the other four Rs, I reflect on the perspectives shared by participants and conclude with a discussion of how a framework of relational reciprocity better represents how reciprocity can guide relationships between outsiders and Indigenous communities in language work.
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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 | 0,039 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,044 | 0,080 |
| Communication savante | 0,024 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| 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 ».