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Enregistrement W2892189328 · doi:10.7202/1051012ar

“My tongue, my own thing”: Reading Sanaaq

2018· article· en· W2892189328 sur OpenAlexaffvenueabout
Valerie Henitiuk

Notice bibliographique

RevueTTR traduction terminologie rédaction · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensConcordia University of Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReading (process)RedressEthnographyLiteratureHistoryPerspective (graphical)SociologyClassicsAnthropologyArtLinguisticsPhilosophyVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mitiarjuk, who has been called the “accidental Inuit novelist” (Martin, 2014), began writingSanaaqin the mid-1950s and was “discovered” in the late 1960s by a doctoral student of Claude Lévi-Strauss. Bernard Saladin d’Anglure took up this text as his anthropology thesis topic, guided its completion, arranged for its 1984 publication in Inuktitut syllabics, and in 2002 published a French translation; his own former student, Peter Frost, has recently (2013) translated the French version into English. Without the training and tools that would equip an outsider to appreciate Inuit writing and the oral traditions from which it arises, and to judge it on its own merits, scholarly assessment by other than specialist anthropologists or ethnographers has often been felt to be beyond the reach of southerners. Nonetheless, a younger generation of literary scholars such as Keavy Martin, inspired by the work of J. Edward Chamberlin, Robert Allen Warrior and Craig Womack, are working to redress such attitudes. Bringing to bear for the first time the perspective of translation studies, this paper will suggest some ways we can move from ethnography’s purported aim of a systematic study of people and cultures to a rigorous and ethical study of these translated texts, reading them explicitlyasliterature, as well as (and perhaps more importantly)asliterary translations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,013
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,199 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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