Seymour MAYNE, «Wind and Wood. Word Sonnets / Viento y madera. Sonetos de una palabra / Vent et bois. Sonnets d’un mot / Vento e madeira. Sonetos de uma palabra. Selección»
Bibliographic record
Abstract
La siguiente selección de poemas pertenece a la obra Wind and Wood. Word Sonnets / Viento y madera. Sonetos de una palabra / Vent et bois. Sonnets d’un mot / Vento e madeira. Sonetos de uma palavra, del poeta canadiense Seymour Mayne. Este volumen de poesía es el resultado de un proyecto de traducción conjunto que se llevó a cabo en Argentina, Brasil y Canadá con la coordinación general de la profesora y traductora María Laura Spoturno y el asesoramiento de Seymour Mayne. La versión en francés fue realizada por Véronique Lessard y coordinada por el profesor y traductor Marc Charron en la Universidad de Ottawa. En cuanto a la traducción al portugués, esta fue responsabilidad de la profesora y traductora Maria da Conceição Vinciprova Fonseca del Centro Universitário de Volta Redonda. Finalmente, la versión en español fue realizada en el seno de talleres de traducción poética coordinados por María Laura Spoturno en los que participaron alrededor de sesenta estudiantes de grado y adscriptos de la cátedra de Traducción Literaria 1 de la Universidad Nacional de La Plata. A través de la traducción, Wind and Wood / Viento y madera / Vent et bois / Vento e madeira hermana la fina poesía de Mayne escrita en inglés con nuevos espacios poéticos dándole voz en español, francés y portugués.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.008 |
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".