On Not Taming the Wild Tongue: Challenges and Approaches to Institutional Translation in a University Serving a Historically Minoritized Population
Notice bibliographique
Résumé
A consequence of the development of modern states has been the concept of “minority” as used to refer to subsets of the population that are differentiated from that portion of the population which is seen as the “majority.” These minorities are at times distinguished from each other using terms such as national minorities and immigrant minorities . Some scholars have challenged the distinctions drawn by these constructs. An example of how such constructs are not always accurate can be found in Texas’ Rio Grande Valley, where ethnic and linguistic, immigrant and national, minority and majority are not always clear cut. “The Valley,” as the region is locally known, has a long history of the numerical majority being in a minoritized position. In this context, a local university administered a “speech test” to Mexican American students who enrolled between the 1950s and the 1970s. The purpose, according to Anzaldúa (1987), was to tame their “wild tongue.” This same university, now transformed, proposes to rehabilitate itself, as it becomes bilingual, bicultural, and biliterate. Accordingly, it now undertakes a systematic effort to bilingualize its operations, starting with the localization into Spanish of its website as conducted by the University of Texas Rio Grande Valley’s Translation and Interpreting Office. A number of terminological strategies and translation challenges stemming from the variegated lectal and diglossic landscapes of the region have arisen, which can be illuminated by the Post-Colonial paradigm found in Translation Studies.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».