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Enregistrement W7139947847 · doi:10.63744/pd5j52nbd8yj

Bibliographic Translation Data: Invisibility, Research Challenges, Institutional and Editorial Practices

2024· article· en· W7139947847 sur OpenAlexaboutno aff
Lisa Teichmann, Karolina Roman

Notice bibliographique

RevueDigital humanities quarterly · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInvisibilityMetadataParallelsPublishingGermanNational library

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,409
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,733
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie, Communication savante
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil0,729

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4090,733
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0470,080
Études des sciences et des technologies0,0130,043
Communication savante0,0510,047
Science ouverte0,0070,020
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,461
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,057 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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