Research Models, Community Engagement, and Linguistic Fieldwork: Reflections on Working within Canadian Indigenous Communities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper reflects on different research models in linguistic fieldwork and on different levels of engagement in and with language-speaking communities, focusing on the Canadian context. I begin by examining a linguist-focused model of research: this is language research conducted by linguists, for linguists; the language-speaking community’s participation is limited mostly to being the source of fluent speakers, and the level of engagement in the community by a linguist is relatively small. I then consider models that involve more engaged and collaborative research, and define the Community-Based Language Research model which allows for the production of knowledge on a language that is constructed for, with, and by community members, and that is therefore not primarily for or by linguists. In CBLR, linguists are actively engaged partners working collaboratively with language communities. Collaborative models of research seem to be closest in spirit to models advocated by Indigenous groups in Canada and elsewhere. I reflect here on (1) why one might choose to work within a collaborative research model, and (2) what some of the challenges are that linguists face when they conduct research collaboratively. In a broad sense the purpose of this paper is to think through some questions that an “outsider” linguist might face when undertaking linguistic research in an Indigenous community today.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle