Approche interdisciplinaire de la médiation linguistique à la frontière australe de l’empire colonial espagnol : deux outils méthodologiques
Bibliographic record
Abstract
La recherche historique sur l’interprétation pose le problème de l’absence de sources directes pour reconstruire les situations dans lesquelles des interprètes sont intervenus. Cependant, suivre la trace des interprètes institutionnalisés dans les textes coloniaux hispano-américains permet de trouver des indices et des références utiles dans ces reconstructions. Grâce à un travail interdisciplinaire (anthropologie historique et traductologie) sur les chroniques et les archives relatives aux négociations de paix hispano-mapuche entourant la frontière araucane, dans le sud du Chili (particulièrement au cours desxviieetxviiiesiècles), nous proposons, dans le présent article, deux outils méthodologiques pour aborder l’interprétation en tant que pratique historique. Cette expérience nous permet de conclure que l’on peut mieux connaître les pratiques de médiation linguistique en passant par le dialogue interdisciplinaire. Du côté des études en interprétation, cette approche révèle des profondeurs peu explorées de cette dernière, et du côté de l’anthropologie historique, la médiation linguistique acquiert des contours plus précis en tant qu’objet d’étude.
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 | 0.026 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".