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Enregistrement W4361029834 · doi:10.7202/1098038ar

Rethinking Translation

2023· article· en· W4361029834 sur OpenAlexvenueno aff
Serin D. Houston, Dan Trudeau

Notice bibliographique

RevueACME · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInterdisciplinary Cultural and Social Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPraxisSociologyImprovisationTranslation studiesPoliticsCorporate governanceRacismEpistemologyPolitical scienceGender studiesLinguisticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term “translation” shows up in myriad sites within and outside of academia. It is frequently used to explain processes of movement and connection between languages, places, contexts, and ideas. Despite this ubiquity, translation as a concept is undertheorized within social science academic discourse. This paper responds to this gap by epistemologically rethinking translation and arguing that translation is emergent and geographic. The practices, processes, and politics of translation, therefore, can generate conditions for social transformation, which can lead to co-liberation. With this in mind, we draw on ideas of “improvisation,” “accompaniment,” and “emergent strategy” to conceptualize our rethinking of translation. We illustrate the possibilities of our rethinking by tracing translation within and through the Race and Social Justice Initiative (RSJI) in Seattle, Washington, a municipal government-led endeavor to eliminate institutional racism and race-based disparities. Situating translation as emergent and geographic shifts attention to the ways and contexts through which possibilities for social change emerge in time and place. Thus, our theorizing of translation has broad utility for critical geographic inquiry and the specific study and praxis of local scale policy-making and governance.

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)0,139
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,191
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,139
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1390,191
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0170,084
Communication savante0,0260,042
Science ouverte0,0060,025
Intégrité de la recherche0,0110,021
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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 Opus0,145
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2023
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Résumé présentoui

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