TROISIÈME SEGMENT Comparaison, traduction
Bibliographic record
Abstract
Comparaison, traductionLe Québec dans le regard de l'autre Yves Jubinville : Bonjour à toutes et à tous.Ce dernier segment est placé sous le signe d'une double thématique, de deux termes qui se recoupent : « comparaison » et « traduction ».Puisque la question de la traduction a déjà été abordée, j'aimerais que nous prenions le temps de nous pencher sur des questions de comparaison.Comment perçoit-on le Québec de l'étranger ?Entendons-nous qu'il y a des rapports de proximité avec le Québec, mais aussi des rapports d'éloignement ?Je pense bien sûr à Cheryl Sim, qui a travaillé beaucoup entre les littératures canadienne et québécoise.À l'inverse, Vijayalakshmi Rao regarde le Québec à partir d'une culture qui est totalement différente.Les rapports entre le Québec et le reste du monde sont très différents, très variés et soulèvent des questions qui sont forcément aussi très différentes.S'intéresse-t-on encore au Québec aujourd'hui de l'extérieur ?Pour commencer, je me tournerais peut-être vers Sherry Simon, qui a vu évoluer les rapports universitaires ou scientifiques entre le Québec et le reste du Canada à partir de la lorgnette de la traduction, en baignant dans deux cultures.S'il y a un intérêt pour le Québec du point de vue du Canada anglais (j'inclus ici la communauté anglophone de Montréal), comment cet intérêt s'est-il transformé avec les années ?Qu'est-ce qui intéresse aujourd'hui le Canada anglais dans ce qu'est devenu ou ce que devient le Québec ?Sherry Simon : Ce sont de grandes questions.Je pense que ce qui intéresse le Canada anglais, c'est ce qui intéresse le Québec lui-même : on s'intéresse au féminisme, à la question queer, aux questions autochtones.La
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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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.047 | 0.003 |
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".