GG and the City: What Canada’s Major Translation Award Reveals about Its Metropolises
Notice bibliographique
Résumé
In this article I consider the predominance of metropolises in the Canadian publishing sector through the lens of award-winning translations. My research is based on a database of information on Canadian literary prizes (gathered through reports and websites of Canadian prize-granting organisations and Aurora, the Library and Archives Canada catalogue which also queries the WorldCat search engine), specifically on the awardees and finalists of the Governor General’s Literary Awards (GG) in both Translation categories (English-to-French and French-to-English). Data about the cities and publishers connected with the original books and the translations, as well as about the finalist translators’ places of residence, demonstrate that Montréal occupies a central place in this landscape. Indeed, an overwhelming majority (82%) of the finalists in the GG English-to-French Translation category were published in this city; likewise, an appreciable number of books translated from French into English (21% of the finalists in this category, versus 54% for Toronto and 16% for Vancouver). While it is hardly surprising that Toronto and Montréal are, respectively, home to most English and French original publications, Montréal stands out as the main city where translators, in both language combinations, live and work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».