GEORGE LUCKYJ’S EDITORIAL CONCEPT OF TRANSLATION AS A PROPOSAL FOR ADVANCING UKRAINIAN STUDIES GLOBALLY
Bibliographic record
Abstract
У цій статті проаналізовано підходи Юрія Луцького (George Luckyj) до перекладу та представлення українських творів для англомовної аудиторії, зокрема принципи їхнього редагування, упорядкування і соціокультурного позиціонування, що демонструє потенціал його едитологічної концепції для принципового переформатування сфери україністики на міжнародному рівні cьогодні. У розвідці доведено, що розширення інтерпретаційних рамок та нарощення інтелектуального символічного капіталу було засадничою метою едитологічної концепції Юрія Луцького – візія, яка не втрачає актуальності й досі. Спираючись на проведений аналіз, можна виокремити чотири ключові компоненти його едитологічної концепції перекладних видань: історико-діалогічний підхід (ширша контекстуалізація), тематична вибірковість, ґрунтовний паратекстуальний супровід та релевантний переклад. Стрижнем концепції є деколонізація знання: Юрій Луцький прагне представити українську літературу як рівноправну складову світового культурного дискурсу, виходячи за межі колоніальних наративів. Це доводять підготовлені ним англомовні видання творів Миколи Хвильового, прози модерністів 1920-х рр. та загальновідомої читанки «Modern Ukrainian Short Stories», окрім низки інших ініціатив. Його віховим видавничим проєктом позиціонуємо антологію документів-першоджерел української інтелектуальної історії в англомовних перекладах «Towards an Intellectual History of Ukraine: An Anthology of Ukrainian Thought from 1710 to 1995», який було реалізовано 1996 року у Торонто в співпраці з Ральфом Ліндгаймом. У цьому контексті, стаття теж актуалізує едитологію перекладу як важливий міждисциплінарний напрям перекладознавства, що дає змогу всеохопно поглянути на історіософію рецепції української культури в іншомовному просторі та комплексно проблематизувати інтерпретаційні зсуви.
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 | 0.009 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".