Notice bibliographique
Résumé
This article proposes that activist translators be involved and engaged in those legal realms, such as the treatment of “illegals” or undocumented migrants, because this is an area in which translators can act as true intermediaries, over and above the act of substituting one lexical item for another; however, this form of activism, like other discretionary activities, needs to be directed to lofty causes, such as upholding the human rights of those most excluded by our society. In other words, alongside of the activism must come good faith, because “activism” could also actively hurt the person for whom the translator is doing his or her task. In other words, when the “translator” decides to become an “interpreter,” there is the danger that the subjectivity of the latter will trump the “objectivity” of the former, with negative consequences. This article advocates activism over machine-like fidelity because the abuses in certain realms of law are so egregious and the stories so horrendous that most translators who are given the right to speak out will take the road towards humanity and basic decency. The examples to which I will be referring emanate from the realm of immigrant incarceration in the Southern US, so for the purposes of this article positive activism points to efforts that help people who are arrested in the United States (or anywhere else) for violations of immigration laws. Regrettably, the kind of activism for which this article advocates is not likely to occur, not only because translators are not “supposed to be” activists, but also because the realm of law that deals with immigration violation is so unevenly applied, so internally inconsistent across local, regional, state, federal and national lines, and so variously construed depending upon the person doing the construing, that it does not really deserve the nomenclature of “law.” Keywords: translation, interpretation, incarceration, administrative law, undocumented migrants.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».