On the Importance of Language: Reclaiming Indigenous Place Names at Wasagamack ᐘᕊᑲᒪᕁ First Nation, Manitoba, Canada
Notice bibliographique
Résumé
This research focused on utilizing Geographical Information Systems (GIS) and mapping to document over 500 local Indigenous place names at Wasagamack First Nation, Manitoba, and to explore the role of mapping tools in preserving and revitalizing local language and culture. Video interviews with local elder Victor Harper, highlight mapping and GIS as valuable, adaptable, and effective tools in supporting community priorities including: language revitalization, use of syllabics, land-based learning, connecting with the ancestral land, and land-use planning. His interviews, as well as the literature review, share the context of this work countering the immense impact of colonialism and the atrocities of residential school system, which forced a break in the natural order of Indigenous knowledge transfer. This research highlights and records the work of these elders, educators and land use planners in their efforts to reclaim not only local Indigenous place names, but their language and culture. Additionally, the process of mapping local Indigenous place names and including them as part of Manitoba’s Geographical Names Data Base, increases the likelihood that Wasagamack’s Anishinimowin language will enter the mainstream lexicon of Canadian society. The research further indicates that tools like mapping and GIS can have a positive impact on safeguarding language and culture, providing a permanency to knowledge that is otherwise retained orally among elders and at great risk of being lost to the world.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».