Una mirada al pasado: aportes de la historia al estudio de la interpretación
Bibliographic record
Abstract
L’objet de cet article est de souligner l’importance de la recherche historique pour la théorie de l’interprétation, à partir de l’illustration de notre projet de thèse doctorale sur le rôle des interprètes dans les négociations des traités de cession de territoire conclus avec les Amérindiens canadiens au XIXesiècle. Le travail met l’accent, dans un premier temps, sur les liens entre l’histoire et la théorie en traductologie, ainsi que sur l’intérêt des recherches socioculturelles en interprétation. Ainsi, nous postulons que l’histoire peut ouvrir la voie à un « cultural turn » en interprétation. Ensuite, nous examinons le contexte des négociations des traités canadiens et nous mentionnons le nom de quelques interprètes qui y ont participé. Ceux-ci se divisent clairement en deux groupes : les Métis et les missionnaires catholiques et protestants. Enfin, nous proposons deux hypothèses sur le rôle actif qu’ont joué ces interprètes dans le but de contribuer à une meilleure compréhension de la dimension socioculturelle de l’interprétation, surtout lorsque les deux parties impliquées ont de grandes différences culturelles et sociales, comme en interprétation communautaire.
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 | 0.010 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.045 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.008 |
| 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".