Bibliographic record
Abstract
Jusqu’à tout récemment, la plupart des francophones ignoraient l’existence à Montréal d’une littérature de langue yiddish. Dans cet article, l’auteur explique comment il a découvert les auteurs yiddish canadiens et comment il s’est mis à l’apprentissage de la langue pour traduire leurs oeuvres en français. Il s’attarde en particulier à la signification historique de ces écrits pour l’histoire de l’immigration à Montréal et décrit l’approche qu’il a employée pour réaliser ses premières traductions. Il s’arrête en particulier sur la figure de David Rome, l’archiviste du Congrès juif canadien qui lui a inspiré ses premiers efforts, et à l’oeuvre du poète montréalais Jacob-Isaac Segal qu’il a entrepris de traduire au début des années 1990. Ces travaux ont revêtu une signification symbolique particulière, car ils ouvraient la voie pour la première fois à une meilleure compréhension de la Grande Migration juive est-européenne du début duxxesiècle, et donnaient à lire un univers aux paramètres culturels très différents.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.004 |
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".