Contribuer à la valorisation de la documentation des langues autochtones au Québec
Bibliographic record
Abstract
Le présent article brosse le portrait du projet Awikhiganisaskak, une collaboration entre la nation abénakise, une des onze nations autochtones du Québec, et quelques chercheurs associés à l’Université de Sherbrooke. Se voulant une initiative pour la valorisation de la documentation des langues et cultures autochtones, la première phase du projet s’est surtout attardée à la langue abénakise, une des langues de la famille linguistique algonquienne. Face au déclin rapide des langues autochtones au cours du XXe siècle, l’abénakis n’y échappant pas, diverses initiatives de préservation ont été tentées par la nation, principalement à travers l’enseignement de la langue. Le projet présenté s’est surtout concentré sur la cueillette et le traitement de la documentation écrite et orale en lien avec la langue. Deux exemples du travail effectué par le projet Awikhiganisaskak sont abordés dans l’article : dans un premier temps, l’étude de la traduction en français-abénakis d’un ouvrage anglais-abénakis intitulé New Familiar Abenakis and English Dialogues, de Joseph Laurent (1884) et la création d’un enregistrement sonore de l’ouvrage lu par des locuteurs de la langue; dans un deuxième temps, l’étude de la transcription, traduction en anglais et enregistrement oral du dictionnaire français-abénakis de Joseph Aubéry (1715) par Étienne (Stephen) Laurent, fils de Joseph Laurent. Enfin, un des intérêts de recherche du projet porte sur la traduction depuis et vers des langues autochtones et tente de documenter les multiples facettes du phénomène.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
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".