Derechos lingüísticos de los pueblos indígenas de Canadá
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este Trabajo de Fin de Grado es analizar la situación que viven los diferentes \npueblos indígenas de Canadá en lo que al acceso a la traducción e interpretación comunitaria \nse refiere. \nCon nuestro trabajo pretendemos arrojar luz a la situación de la traducción y la interpretación \nentre los pueblos indígenas de Canadá que se conocen colectivamente como pueblos \naborígenes. Canadá reconoce tres grupos de pueblos indígenas: indios, inuit y métis. Para ello \nrevisamos la legislación vigente sobre la protección y promoción del uso de las lenguas \nindígenas de acuerdo con el Gobierno de Canadá y la Organización de las Naciones Unidas \n(ONU), entre otras instituciones internacionales que velan por esta causa. Asimismo, \nanalizamos el estado de la cuestión en Canadá, poniendo el énfasis en la realidad social que \nacompaña a los pueblos indígenas de este país. Por último, resaltamos los diferentes marcos \nde acción que proponen organismos internacionales para proteger y promocionar las lenguas \nindígenas, autóctonas o cooficiales de un país. Como conclusión comentamos la desconexión \nentre la realidad que atraviesan los pueblos indígenas de Canadá y sus lenguas, en \ncontraposición con las medidas de protección y promoción propuestas por la Administración \ncanadiense.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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.
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".