Institutional Translation Gone Wrong: The Case of<i>Villages for Africa</i>in Rural Tanzania
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Why do ideas that have been successfully moved across highly different contexts subsequently fail? To answer this question, we use longitudinal data on the Dutch organization Villages for Africa that introduced ‘macro-credit’ loans to rural Tanzanians that would enable them to establish their own village enterprises. Only two years after the seemingly successful implementation of the idea, it collapsed. Our findings allow us to make two key contributions. First, we provide a process model of high-distance translation that shows how proponents can strategically introduce an idea across highly different contexts by ‘culturally detaching’ it from its institutional origins, leading to the idea being ‘culturally assimilated’ into the recipient context. But, although cultural detachment and cultural assimilation indicate the successful translation of an idea, the means of doing so can later prompt its rejection. We call this the reactance effect of translations across highly different contexts. Second, we showcase the role of history for translation theory more generally. History – particularly the historical relationship between the socio-cultural categories of the mzungu (Swahili: “foreigner”) and the villagers –influenced the way in which the macro-credit idea could be introduced to villagers and played a key role in its subsequent rejection.
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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 | 0,000 |
| 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 découle