« Et pour les Flamands, la même chose » : quelle politique de traduction pour quelles minorités linguistiques ?
Bibliographic record
Abstract
Les recherches sur les politiquesde languepassent le rôle clé des politiques detraductionsous silence. Le présent article défend l’idée que toute politique de langue présuppose une politique de traduction. À l’aide de divers exemples de conflits et de réglementations relatifs à la langue et à la traduction en Belgique (surtout) et ailleurs, il cherche à illustrer comment, dans un contexte de mondialisation grandissante, accompagnée de confrontations entre cultures et ethnicités, certaines politiques de traduction conditionnent et règlent la présence des langues minoritaires dans la sphère publique. Elles codéterminent, par conséquent, les droits linguistiques, culturels, sociaux, politiques, économiques… des minorités. Des recherches à grande échelle sur les politiques de traduction dans les sociétés passées et présentes devraient augmenter la sensibilité sociétale à l’égard du rôle clé de la traduction dans ces questions fondamentales et favoriser l’émergence de solutions raisonnées. Il s’agit là d’un nouveau défi pour la traductologie.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".