La traduction en sciences humaines et sociales au Canada. Dynamiques générales et impacts du PAES
Bibliographic record
Abstract
Le Canada représente un cas de figure particulièrement intéressant pour étudier les dynamiques de la traduction dans les domaines des sciences sociales et humaines. Pays bilingue où se côtoient deux langues centrales dans le champ international des SHS (l’anglais et le français), le Canada s’est doté depuis plus de 40 ans de leviers institutionnels afin d’encourager le dialogue entre les deux communautés linguistiques. Le présent article revient sur les réalisations concrètes des programmes mis en place afin, d’une part, de cartographier le réseau des échanges qu’ils dessinent et, d’autre part, de mesurer leur impact réel dans l’espace général des SHS. Dans un premier temps, nous présentons un historique de l’aide à la traduction des oeuvres savantes au Canada afin de comprendre les motifs derrière cette initiative du gouvernement fédéral et les répercussions que cela a pu avoir sur les oeuvres sélectionnées. Dans un deuxième temps, nous mesurons le rayonnement des ouvrages traduits. Reprenant une grille simple définie à partir des capitaux symboliques et sociaux en jeu, nous tâchons de présenter une appréciation de l’impact des sommes investies dans la traduction d’ouvrages scientifiques canadiens dans le domaine des SHS.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".