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Enregistrement W4308512840 · doi:10.3986/pkn.v45.i3.08

Mediation, Then and Now: Ang Tharkay’s <em>Sherpa</em> and <em>Memoires d’un Sherpa</em>

2022· article· en· W4308512840 sur OpenAlexaff
Julie Rak

Notice bibliographique

RevuePrimerjalna književnost · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMemoirMediationReading (process)LiteratureMountaineeringRomanceHistoryArtAestheticsSociologyArt historyPhilosophyLinguisticsSocial scienceArchaeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The memoir of Ang Tharkay, a well-known Sherpa mountaineering guide and leader from the early years of Himalayan mountaineering, poses several problems for contemporary readers. The book, Memoires d’un Sherpa (A Sherpa’s Memoir), fell into obscurity after its publication in 1954, but was translated from French and reissued as Sherpa in 2016. Since the original text was heavily mediated by its editor, translator, and transcriber, can we read Sherpa as Ang Tharkay’s life story? I propose that we must, and that we can if we do this sensitively, with an eye for the types of mediation found in each edition and whose needs they serve. Therefore, we need to think about what mediation is, whose interests its serves, and how it works in the making and reading of Sherpa. Mediation in memoir discourse affects any account, past and present. Knowing how mediation works in Ang Tharkay’s memoir is essential to hearing what climbers from Nepal had to say in the 1950s, and how it is possible, and imperative, to hear their voices now, in all their complexity, in order to challenge romantic ideas about Sherpas which persist in mountaineering writing. In so doing, we can connect the stories of early Sherpa climbers about labor issues to the concerns Sherpa climbers write about today.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,237 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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