« English is an Anishinaabe language too. » Évaluer le rôle de la traduction dans la résurgence des ordres juridiques autochtones au Canada
Bibliographic record
Abstract
Alors que l’État canadien reconnaît pleinement deux traditions juridiques distinctes (le droit civil d’origine française et la common law d’origine anglaise), une troisième tradition juridique gagne actuellement en importance et en reconnaissance dans la jurisprudence : les différents ordres juridiques des peuples autochtones du Canada. Une question peut être posée : dans quelles langues ces ordres juridiques peuvent-ils être exprimés? Le titre de cet article, qui propose une réponse à cette question, provient d’une phrase de Brenda Child citée par le juriste John Borrows : « After 400 years, English is now an Anishnaabe language too » (2016, p. 810). Cette manière de qualifier l’anglais tend à indiquer qu’un ordre juridique autochtone ne doit pas absolument être lié à une langue spécifique. L’article a ainsi pour objectif de questionner cette affirmation et de donner un aperçu des enjeux du multilinguisme dans la résurgence des ordres juridiques autochtones au Canada, et ce, par une analyse du rôle potentiel de la traduction, tant interlinguale qu’intralinguale. Les enjeux de ce multilinguisme, intrinsèque au droit autochtone, nous permettent d’envisager une autre manière de comprendre la traduction interculturelle, non plus entre deux différentes cultures, mais à l’intérieur d’une même culture, dans ce cas-ci un système juridique particulier.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".