SAGA: TRANSLANGUAGING AND SUSTAINABILITY: A Green Paper to Seed and Grow the Research Project
Notice bibliographique
Résumé
SAGA is a 5 year research project (2023-2028) to investigate and advance sustainability transitions across language and context. The project's goal is to advance more-than-English language capacity as an overlooked means to embed diverse cultural values within more effective sustainability strategies.For some, sustainable development is an international signifier of a greener, fairer world. For others, it is an empty signifier. The fact that English is the lingua franca of sustainable development discourse and policy is one barrier to the emergence of a cultural code of sustainability that is needed for a sustainability transition. Removing this barrier requires more than rough translation; it demands adequate interpretation, contextualization, and connections to communities in place – a process of translanguaging.With reflexive, observational and collaborative investigations in English, French, Finnish, Danish, and Indigenous languages, in different urban contexts, the SAGA research team will investigate the translanguaging processes that permit and inhibit the activation of sustainable cities in ways that hold cultural meaning.We aim to crack the lived coding of sustainable cities, as opposed to their global blueprints, by inquiring into the role of language in sustainability talk and sustainability interventions in monolingual, bilingual and multilingual contexts.
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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 | 0,016 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,025 | 0,008 |
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 ».