What is language for us? The role of relational technology, strength-based language education, and community-led language planning and policy research to support Indigenous language revitalization and cultural reclamation processes
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse basée sur des articles explore le rôle et l’impact de la technologie relationnelle, de l’éducation linguistique basée sur les forces, et des recherches sur la planification et la politique linguistiques dirigées par la communauté dans un projet pilote visant à soutenir les processus de revitalisation et de récupération des langues autochtones. Suivant un paradigme de recherche autochtone et des méthodologies de décolonisation, cette thèse présente une approche d’acquisition de la langue autochtone immersive et dirigée par la communauté—TEK-nology (Traditional Ecological Knowledge (TEK) and technology)—pour soutenir la revitalisation et la récupération de la langue Anishinaabemowin dans le contexte canadien. L’objectif du projet pilote TEK-nology est d’explorer l’application pratique d’une approche autodéterminée d’apprentissage du langage et de l’acquisition des connaissances basée sur la technologie et ancrée dans les visions du monde autochtones. Cette thèse propose trois contributions originales principales dans le domaine de l’enseignement des langues et de la planification et des politiques linguistiques à trois niveaux d’analyse et de pratique interconnectés et interdisciplinaires: (1) la TEK-nologie en tant qu’approche d’acquisition de la langue et de la transmission des connaissances; (2) Dùthchas, une méthodologie kincentrique de gaélique écossais pour la pratique des recherches relationnelles dirigées par la communauté; et (3) la TEK-nologie en tant que planification linguistique communautaire en ligne. La recherche démontre: (1) le potentiel et l’impact de l’ancrage de l’acquisition de la langue et de la transmission des connaissances dans les visions du monde autochtones, l’utilisation de la technologie relationnelle, et les indicateurs d’acquisition de la langue basés sur les forces; (2) les moyens par lesquels les chercheurs qui ne sont pas autochtones sur les terres sur lesquelles ils travaillent peuvent collaborer de manière plus éthique et mutuellement bénéfique avec les peuples et les communautés autochtones; et (3) des façons d’améliorer la planification et les politiques fédérales et provinciales en matière d’éducation linguistique afin de remédier aux inégalités et à la marginalisation des peuples autochtones dans le système éducatif. Le projet pilote TEK-nology a des implications plus équitables et autodéterminés pour l’éducation linguistique, les recherches sur la planification et la politique linguistiques, ainsi que les méthodes et méthodologies dirigées par la communauté. L’approche et le projet pilote TEK-nology démontrent que la technologie relationnelle dirigée par la communauté et l’acquisition d’une langue autochtone immersive et basée sur les forces peuvent soutenir la revitalisation et la récupération de la langue Anishinaabemowin et favoriser des pratiques et des politiques d’éducation multiculturelles et multilingues plus équitables dans le contexte canadien. La recherche illustre également comment TEK-nology—en tant que site de pratique en ligne autodéterminé et modèle de planification linguistique communautaire—peut façonner les initiatives de revitalisation et de récupération des langues autochtones dirigées par la communauté et basées sur la technologie dans le monde entier et des politiques et législations linguistiques plus équitables aux niveaux territorial, provincial, et fédéral. Enfin, les implications de Dùthchas en tant que méthodologie relationnelle et pratique kincentrique peuvent façonner les moyens par lesquels les chercheurs peuvent favoriser, améliorer, et maintenir des relations éthiques et mutuellement respectueuses entre les Autochtones et les non-Autochtones de Turtle Island
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 | 0.007 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.017 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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; 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".