Heterolinguïsme en vertalen: de vertaling van quebecismen. Naar een nieuw model van vertaalstrategieën
Bibliographic record
Abstract
Het niet gestandaardiseerde Frans van Quebec verschilt sterk van het Frans dat in Parijs wordt gesproken. Dit komt doordat de taal van de Quebecois zich los van het Frans van Frankrijk heeft ontwikkeld, waardoor bijvoorbeeld bepaalde voor de Fransen archaïsche woorden in het Frans van Quebec nog steeds voorkomen. Daarnaast ondervindt de taal veel invloed van het Engels. Deze taalsituatie wordt weerspiegeld in de literatuur van Quebec: de meertalige werkelijkheid wordt nagebootst en/of taal wordt gethematiseerd. In vertaling vormt de taalkwestie een vertaalprobleem, omdat het lastig is een meertalige tekst weer te geven in een doeltaal: verhoudingen tussen talen zijn moeilijk weer te geven in één andere (gestandaardiseerde) taal. Het doel van dit onderzoek is om inzicht te verkrijgen in de manier waarop de problematiek omtrent taal en identiteit is ingebed in de literatuur van Quebec, welke vertaalproblemen deze talige verschijnselen met zich meebrengen en hoe deze (kunnen) worden opgelost door vertalers.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 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".