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Record W6921360323 · doi:10.7275/6bcc-d205

El aprendizaje del P’urhépecha como segunda lengua: Reflexiones de un taller comunitario

2022· article· es· W6921360323 on OpenAlexaff

Bibliographic record

VenueScholarworks (University of Massachusetts Amherst) · 2022
Typearticle
Languagees
FieldArts and Humanities
TopicHistorical Studies in Central America
Canadian institutionsWestern University
Fundersnot available
KeywordsEthnographyContext (archaeology)

Abstract

fetched live from OpenAlex

El taller de la lengua P’urhépecha fue una iniciativa comunitaria creada por el Colectivo Ireta P’urhépecha para proveer un espacio de aprendizaje del P’urhépecha como segunda lengua. El taller se diseñó bajo las estructuras comunales organizativas del colectivo que son compatibles con el marco de Planificación basada en la comunidad (Hinton, 2013b; McCarthy, 2018). Nuestro objetivo era apoyar las necesidades de la comunidad P’urhépecha establecida en el estado de Washington al proveer instrucción de calidad a adultos que no han tenido la oportunidad de aprender la lengua y que buscan fortalecer sus raíces indígenas por medio de la salvaguarda y transmisión de la lengua. La presente crónica describe los desafíos generales que enfrentan las comunidades indígenas en la diáspora, y el contexto particular de nuestra comunidad al querer recobrar nuestras lenguas originarias a pesar de las presiones sociales, culturales y económicas. Basado en estos desafíos y contexto, creamos un programa para principiantes de segunda lengua con base en la cultura y con enfoque comunicativo. Nos apoyamos en el marco de la Adquisición de Segundas Lenguas (SLA) y sus técnicas de enseñanza para desarrollar instrucción adecuada ya que se centra en la habilidad natural del aprendiz para procesar el lenguaje en vez de enfocarse en la mera explicación gramatical. Este proyecto busca enfatizar la necesidad de incluir a las comunidades migrantes en los Estados Unidos como parte integral de los procesos de revitalización de lenguas y a su vez proveer un ejemplo para otras comunidades que tengan el interés de iniciar sus propios programas de revitalización de lenguas. The English version of this paper is available online in the same volume of Living Languages.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.039
Threshold uncertainty score0.078

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.002
Science and technology studies0.0090.018
Scholarly communication0.0090.009
Open science0.0010.006
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.218
Teacher spread0.198 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
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

Citations0
Published2022
Admission routes1
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