La traduction des littératures autochtones de l’anglais vers le français au Canada : portrait socio-historique et empirique, de 1970 à 2023
Bibliographic record
Abstract
Le présent article présente des résultats obtenus à l’issue d’une collecte de données bibliométriques visant à documenter, sur le plan quantitatif, les pratiques de traduction des textes d’édition autochtones de l’anglais vers le français au Canada. S’inspirant de l’approche socio-historique à la traduction mise de l’avant par Gisèle Sapiro, il vise à combler l’absence d’études empiriques de fond sur la traduction des littératures autochtones au Canada en donnant une vue d’ensemble de celle-ci, conçue comme un phénomène social et historique qu’il importe de synthétiser. Après avoir présenté les avantages d’une telle approche au sein des études en traduction, l’article présente la méthodologie et les critères de sélection du corpus de la collecte de données. Sont ensuite présentées des statistiques issues de la collecte de données, dont se dégagent certains motifs selon les variables identifiées (auteur·rices traduit·es, maisons d’édition, années, etc.). Enfin, quelques pistes de réflexion sont offertes en guise de conclusion.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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".