Estudos da Tradução e da Interpretação de Línguas de Sinais: atualidades, perspectivas e desafios
Bibliographic record
Abstract
Com a difusão da pesquisa sobre a tradução e a interpretação de línguas de sinais, no contexto da graduação e da pós-graduação brasileiras, seguida da constituição de núcleos e grupos de pesquisa e da criação da graduação para formação de tradutoess e de intérpretes de Libras-português nas universidades federais brasileiras, os Estudos da Tradução e da Interpretação de Línguas de Línguas de Sinais (ETILS) ganharam corpo e visibilidade. Nessa perspectiva, entre 2010 e 2020, alguns periódicos brasileiros publicaram volumes especiais ou dossiês dedicados aos ETILS, mas nenhum deles publicou artigos também em Libras. Este volume especial, da Cadernos de Tradução, é o primeiro, em nível nacional, com artigos escritos, em português ou em inglês, com uma versão sintética (abridged version) em Libras produzida pelos próprios autores. No total, o volume é composto por onze artigos, escritos por vinte e um autores pertencentes a onze diferentes instituições educacionais brasileiras, abordando temáticas atuais do campo dos ETILS. Além disso, conta com uma resenha e uma tradução de artigo do inglês para o português.
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 | 0.019 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.033 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".