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acervos e a documentação linguística

2023· article· pt· W4367693931 on OpenAlexafffund
Ana Paula Brandão, Patience Epps, Susan Smythe Kung, Denny Moore, Zachary O’Hagan, Jorge Emilio Rosés Labrada

Bibliographic record

VenueCadernos de Linguística · 2023
Typearticle
Languagept
FieldArts and Humanities
TopicTranslation Studies and Practices
Canadian institutionsUniversity of Alberta
FundersMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaEndangered Languages Documentation ProgrammeArcadia FundUnited States Agency for International DevelopmentConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNational Endowment for the HumanitiesNational Science Foundation
KeywordsSociologyPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Enquanto que mais e mais línguas do mundo se tornam ameaçadas, sua documentação fornece recursos importantes para linguistas e comunidades. Os linguistas olham para os acervos digitais como um recurso essencial para garantir a preservação, conservação e acesso dos resultados de seu trabalho. Neste artigo, consideramos os benefícios e desafios associados ao arquivamento na documentação linguística, relacionados a questões de preservação, conservação, acesso, propriedade e uso de materiais. Baseamo-nos em nosso conhecimento acumulado como acadêmicos profundamente envolvidos na administração, contribuição e uso de acervos linguísticos, particularmente relacionados às línguas indígenas da América Latina. Nós nos concentramos em particular na relevância dos acervos linguísticos no Brasil e sua importância para acadêmicos, membros da comunidade e outras partes interessadas. Nossa discussão considera os passos necessários para garantir a qualidade e longevidade dos recursos; os princípios e estratégias pelos quais os materiais arquivados podem ser disponibilizados; e maneiras pelas quais os acervos linguísticos podem informar o trabalho em andamento com as línguas indígenas. Conforme apresentamos aqui, os acervos linguísticos fornecem recursos importantes para acadêmicos e comunidades que desejam revitalizar, manter ou simplesmente lembrar sua herança linguística e cultural.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.851
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.008

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.074
GPT teacher head0.331
Teacher spread0.257 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations3
Published2023
Admission routes2
Has abstractyes

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