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Enregistrement W7064062104

An Autoethnography of Cree Language Learning

2025· article· en· W7064062104 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity Library (University of Saskatchewan) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdaptive optics and wavefront sensing
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousVitalityAutoethnographyIndigenous languageColonialismLanguage revitalization
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Canada’s damaging colonial legacies of the residential schools and its coercive colonial policies resulted in the gargantuan loss of Indigenous languages, the brokenness of families, and the intergenerational trauma faced by Indigenous People today. The most challenging task remains reteaching Indigenous languages in communities whose languages are endangered or at risk of being permanently lost. Canada supports Indigenous languages; however, despite Canada’s financial support, it takes a community to teach a child their Indigenous language; it starts at home, at the community level, and it does not fall on the family alone nor the school rather it is a community task. It starts at home in the community, utilizing the vitality of Indigenous languages as a means of cultural sustainability integral in community sustainable development. The nine pillars of sustainability: environmental, health, social, economic, and cultural (Tsuji, 2021, p. 2, Tsuji, 2022, p. 8). Indigenous language maintenance, education, governance, and leadership are all integral components of cultural sustainability in Indigenous communities. Cultural teachings and the vitality of Indigenous languages are interwoven into the pillars of sustainability. Too often, we overlook the vitality of Indigenous languages at the community level and its integral role in Indigenous language maintenance. I examine the role of vitality in my stories on how I learned Cree as my first language and make cultural connections to our sustainability. Based on my knowledge, I share how we can teach Indigenous languages at the community level. My autoethnography combines Western and Indigenous research frameworks, first language acquisition theories, I apply theories and studies learned in educational administration leadership in demonstrating partnerships with educational institutions and communities bear fruit in working together to ensure maintenance of Indigenous languages. I weaved in threads of Indigenous ways of knowing and contexts, comparative and international contexts, challenges for education, social justice and equity and ethical leadership to include all stakeholders in Indigenous languages. I chose my community, the Red Earth Cree Nations, as an exemplary reserve in demonstrating the community and school on working together to ensure maintenance of our Indigenous language. My findings demonstrate the critical role of the family and the vitality of Indigenous languages, the close relationship of cultural sustainability and environmentalism in our sustainability, as a family and at the community level are key factors in Indigenous languages maintenance. Further analysis of the findings led to a window of great opportunity to share and contribute to the research of Indigenous first language acquisition and Cree language development. There is a need for more research on Indigenous first language acquisition, vitality in Indigenous languages, cultural sustainability, the relationship of cultural sustainability and environmentalism in Indigenous community sustainable development. I honor my dad, Late Herman Garvin who taught me the integral role of our Cree language when he taught us that our livelihood is the land, our cultural sustainability, and environmentalism, to respect Mother Earth, I created and present the Herman Garvin Cultural Sustainability Approach. This approach is founded on the belief that cultural sustainability is the main principle, and vitality is the key to successful Indigenous language maintenance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil0,650

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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