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Enregistrement W4388946068 · doi:10.1080/13556509.2023.2274118

Crowdsourced translation as immaterial labour: a netnographic study of Communities of Practice in the TED translation project

2023· article· en· W4388946068 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Translator · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegotiationSociologyMeaning (existential)Citizen journalismCapitalismPublic relationsKnowledge translationValue (mathematics)Knowledge managementPolitical sciencePsychologySocial scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines crowdsourced translation on TED.com – an initiative to disseminate general knowledge by producing TED Talks. Drawing on the Autonomist concept of immaterial labour and the theoretical model of Communities of Practice, it presents a critical analysis of participatory translation practices in the digital age, focusing on the relations between corporate actors and individual translation agents. By examining dynamics within communities of practice composed of translators on the TED platform, this study found that TED Translators provide immaterial labour as they help push forward both their individual goals and TED’s overall agenda, and both the practice of translation and communication processes among translators become sources of meaning making for translators to negotiate their identities. More importantly, this study identifies tensions caused by the top-down approach taken by TED to manage the self-organised translator communities. While the translators provide immaterial labour for intellectual enrichment, pleasure and meaning making instead of monetary rewards, the corporate approach taken by TED treats translation as a source of add-on value and undermines group dynamics in translator collectivities.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,265
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,099
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,233 · 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