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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 OpenAlex

Why this work is in the frame

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affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.

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.

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, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.582
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0080.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0000.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0190.000

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