La traduction au Nouveau-Brunswick : contacts des langues et complexités sociolinguistiques
Bibliographic record
Abstract
Nous nous proposons, dans cet article, de poser un regard critique sur l’activité traductionnelle au Nouveau-Brunswick, province de l’est canadien caractérisée par son bilinguisme officiel (anglais-français). Nous adopterons une perspective sociolinguistique dans le but de faire ressortir le rôle multidimensionnel que jouent les langues dans une société caractérisée par le contact des langues, c’est-à-dire la cohabitation, sur un même territoire, d’une communauté majoritaire (anglophone) et d’une communauté minoritaire (francophone). Appréhendée comme pratique linguistique et pratique sociale, la traduction sera ainsi analysée dans une perspective critique. Nous tenterons, entre autres choses, de répondre aux questions suivantes : qui traduit quoi ? Pour qui ? Et pourquoi ? Et de quelle manière est-ce que cela nous renseigne sur la communauté minoritaire et sur les rapports de force qui existent entre les deux communautés ? Pour ce faire, nous nous appuierons sur des recherches ethnographiques menées dans des milieux de la traduction, à savoir l’administration provinciale et l’entreprise privée. Nous conclurons en faisant une incursion dans le monde de la traduction littéraire pour mettre en contraste les flux de traduction au Nouveau-Brunswick.
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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".