La traduction d’affiches électorales : enquête auprès de l’électorat québécois
Bibliographic record
Abstract
Les travaux sur la traduction politique abondent, mais aucune recherche traductologique ne s’est penchée sur l’incidence de la traduction dans les choix politiques. Afin d’étudier cette question, nous avons mené une enquête qui nous a permis de recueillir l’opinion de l’électorat québécois relativement à des affiches électorales unilingues et bilingues dans diverses combinaisons. Nos questions visaient à obtenir des éléments de réponse quant aux préférences linguistiques de l’électorat, de même qu’en matière de perceptions des langues sur des affiches électorales. Nous avons étudié ces questions en divisant les répondants en deux groupes, soit les francophones et les non-francophones, connus pour avoir des comportements électoraux différents au Québec. Nos résultats font état de préférences divergentes entre ces groupes, par exemple en ce qui concerne le bilinguisme français-anglais, mais aussi de certaines convergences, notamment quant à l’importance de la présence du français dans un contexte électoral provincial québécois et face à la présence d’une langue autochtone sur des affiches.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".