Les enjeux de la traduction d’ouvrages de sciences sociales sur les Autochtones au Québec
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur les enjeux traductologiques qui se sont posés lors de l’exercice de traduction du texte de Toby Morantz sur les Cris de la Baie-James, paru en 2002 chez McGill-Queen’s University Press. Les défis auxquels la traductrice a été confrontée l’ont amenée à se questionner de façon plus large sur les enjeux associés à la traduction et à la publication d’ouvrages anthropologiques portant sur les Autochtones au Québec. Dans un premier temps, cet article tente d’identifier certains éléments contextuels, notamment le contexte éditorial, qui permettraient d’expliquer la faible quantité de traductions d’ouvrages portant sur les Premières Nations et mettant en perspective le capital symbolique relatif des différents acteurs concernés par ce genre de publications ainsi que par ce sujet d’étude. Dans un deuxième temps, l’article aborde les enjeux associés à la traduction en soi d’une oeuvre anthropologique en cette ère postcoloniale. Est-il possible et souhaitable, pour les anthropologues eurocanadiens dont fait partie l’auteure de cet article, de participer à la « décolonisation » de l’histoire au moyen de la traduction d’un texte ethnohistorique, dans le contexte éditorial actuel au Québec ?
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".