LIBÉRER LA COLÈRE, RACCOLTA FEMMINISTA QUEBECCHESE. Una proposta di traduzione
Bibliographic record
Abstract
Lo scopo di questo elaborato è di presentare la traduzione in italiano del libro canadese Libérer la colère, una raccolta di testi firmati da trentaquattro donne quebecchesi. Tra queste autrici, Geneviève Morand e Natalie-Ann Roy hanno assunto il ruolo di curatrici del libro, pubblicato nel 2018 da Les Éditions du Remue-ménage. La traduzione che ho realizzato è preceduta da una presentazione delle caratteristiche del paratesto del libro in esame e dei suoi temi, accompagnata da una panoramica storica della varietà di francese del Québec e da una descrizione delle sue caratteristiche attuali. Dopo la traduzione italiana del testo, oggetto del capitolo II, si troverà un commento alle strategie seguite nella traduzione e, più specificamente, ad alcuni dei principali problemi sorti dalla trasposizione dal francese in italiano. Questa riflessione sarà accompagnata da un'illustrazione delle teorie sulle quali sono state basate le decisioni prese durante il processo traduttivo e da esempi esplicativi. Infine, si trarranno delle conclusioni generali sul lavoro svolto.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.085 | 0.012 |
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".