Bibliographic Translation Data: Invisibility, Research Challenges, Institutional and Editorial Practices
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we discuss the main challenges in finding and extracting translation data from national library catalogues and the literary press and propose solutions for researchers to access and analyze bibliographic data for translations. To illustrate these issues, we present two case studies: the first being dedicated to translation invisibility in the literary press, i.e., specialized and general literary journals and magazines, discussing overall trends in the Canadian literary press and giving specific examples from the Quill & Quire and the Montreal Review of Books. The second deals with the institutional practices of collecting and cataloguing translations according to metadata standards at three national libraries: the German National Library (DNB), the Austrian National Library (ÖNB), and the Bibliothèque et Archive nationales du Québec (BAnQ). By doing so, we problematize how the cataloguing, collecting, and reviewing of translated material can be viewed as a systemic issue, highlighting the parallels between these different types of practices. We hope to broaden the understanding of translation invisibility by looking at how institutional, cultural, and editorial practices inform the cataloguing, collecting, reviewing, and publishing of translations.
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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 | 0,409 | 0,733 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,047 | 0,080 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,043 |
| Communication savante | 0,051 | 0,047 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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.
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».