Volunteer translators as ‘committed individuals’ or ‘providers of free labor’? The discursive construction of ‘volunteer translators’ in a commercial online learning platform translation controversy
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the ways in which volunteer translation in a commercial context is discursively constructed. It focuses on volunteer translation at Coursera, one of the world’s largest MOOC providers, and its volunteer translator community, launched in 2014 to offer online learning in multiple languages. This move to mobilize volunteer translators by Coursera, a for-profit company, became controversial as different parties voiced distinct opinions regarding a commercial company’s recruitment of volunteer translators. Using the Critical Discourse Analysis (CDA) framework and drawing on the notion of digital labor , this paper argues that volunteer translation is described by Coursera mostly in terms of a mission and a learner-initiated and community-building activity. This contrasts with the view of many social critics who tend to emphasize profit-making strategies, labor exploitation, and the degradation of the translation profession in their discursive construction of volunteer translation. This study shows that Coursera’s foregrounding of a moral rationale and of philanthropic and non-profit discourses blurs the boundary between for-profit and non-profit contexts and does the ideological work of naturalizing translation without financial compensation in the context of a commercial company.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,050 |
| Communication savante | 0,017 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».