論文の概要: Recommendations to overcome language barriers in the Vera C. Rubin Observatory Research Ecosystem
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18682v1
- Date: Thu, 24 Jul 2025 16:34:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-28 16:16:48.707659
- Title: Recommendations to overcome language barriers in the Vera C. Rubin Observatory Research Ecosystem
- Title（参考訳）: Vera C. Rubin Observatory Research Ecosystemにおける言語障壁克服への提言
- Authors: José Antonio Alonso Pavón, Andrés Alejandro Plazas Malagón,
- Abstract要約: 報告では、ヴェラ・C・ルービン天文台の研究生態系における言語障壁を減らすことを推奨している。
科学における英語のヘゲモニーは、参加と生産性を制限している。
マルチ言語によるプレゼンテーション形式、学術的な執筆訓練、仮想筆記センター、言語サポートプログラム、筆記辞退など。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The report presents a comprehensive set of five recommendations to reduce language barriers within the Vera C. Rubin Observatory Research Ecosystem, promoting greater inclusion of researchers who are speakers of English as an additional language. Recognizing that English linguistic hegemony in science limits participation and productivity, the document proposes multilingual presentation formats, academic writing training, a Virtual Writing Center, language support programs, and writing retreats. Each recommendation is grounded in both pedagogical theory and empirical evidence, with an emphasis on collaborative, socially embedded approaches to scientific writing. The proposed academic writing training integrates constructivist and socio-cultural perspectives, emphasizing genre awareness, rhetorical competence, and reflective practices. The Virtual Writing Center would serve as a permanent infrastructure offering personalized tutoring and peer review support, while the language support programs address ongoing needs through workshops, consultations, and access to language tools. Writing retreats provide immersive environments for focused work and mentorship. The recommendations also encourage ethical use of AI tools for translation and writing assistance, fostering digital literacy alongside linguistic proficiency. Collectively, these initiatives aim to transform language from a barrier into a resource, recognizing multilingualism as an asset in global research collaboration. Rather than offering a one-size-fits-all solution, the document advocates for adaptable, community-driven strategies that can evolve within the diverse institutional and disciplinary contexts of the Rubin Research Ecosystem. By implementing these practices, the Ecosystem could lead efforts to democratize scientific communication and foster a more equitable, multilingual research culture.
- Abstract（参考訳）: 報告書では、Vera C. Rubin Observatory Research Ecosystem内の言語障壁を減らすための5つの推奨事項を包括的に提示し、追加言語として英語の話者である研究者のさらなる取り込みを促進している。
この文書は、科学における英語の言語ヘゲモニーが参加と生産性を制限していることを認識し、多言語によるプレゼンテーション形式、学術的な筆記訓練、仮想筆記センター、言語支援プログラム、筆記後退を提案している。
それぞれの勧告は教育学理論と実証的な証拠の両方に基礎を置いており、科学的著作への協調的で社会的に埋め込まれたアプローチに重点を置いている。
提案する書記教育は、ジャンル意識、修辞的能力、熟考的実践を重視し、構成主義と社会文化的視点を統合している。
バーチャル・ライティング・センターはパーソナライズド・チュータリングとピア・レビューのサポートを提供する恒久的なインフラとして機能し、言語支援プログラムはワークショップ、コンサルティング、言語ツールへのアクセスを通じて継続的なニーズに対処する。
筆記辞退は集中した仕事とメンターシップのための没入的な環境を提供する。
このレコメンデーションはまた、翻訳と執筆支援のためのAIツールの倫理的利用を奨励し、言語能力とともにデジタルリテラシーを育む。
これらのイニシアチブは、多言語主義をグローバルな研究協力の資産として認識し、言語を障壁から資源に転換することを目的としている。
この文書は、あらゆる規模のソリューションを提供するのではなく、Rubin Research Ecosystemの様々な制度的・規律的な文脈の中で進化できる適応可能なコミュニティ主導の戦略を提唱している。
これらの実践を行うことで、生態系は科学的コミュニケーションを民主化し、より公平で多言語的な研究文化を育むための努力を導くことができる。
関連論文リスト
- From Word to World: Evaluate and Mitigate Culture Bias via Word Association Test [48.623761108859085]
我々は,人中心語関連テスト(WAT)を拡張し,異文化間認知による大規模言語モデルのアライメントを評価する。
文化選好を緩和するために,カルチャー対応のステアリング機構を統合する革新的なアプローチであるCultureSteerを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-05-24T07:05:10Z) - Preserving Cultural Identity with Context-Aware Translation Through Multi-Agent AI Systems [0.4218593777811082]
言語は文化的アイデンティティの基盤となっているが、グローバル化と主要言語の優位性により、3000近い言語が絶滅の危機にさらされている。
既存のAI駆動翻訳モデルは効率を優先するが、しばしば文化的ニュアンス、慣用的な表現、歴史的重要性を捉えない。
本稿では,言語コミュニティにおける文化適応型翻訳のための多言語AIフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-05T06:43:59Z) - LIMBA: An Open-Source Framework for the Preservation and Valorization of Low-Resource Languages using Generative Models [62.47865866398233]
この白書は低リソース言語のための言語ツールを生成するためのフレームワークを提案する。
このような言語に対するインテリジェントな応用を妨げるデータ不足に対処することにより、言語多様性の促進に寄与する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-20T16:59:41Z) - Responsible Multilingual Large Language Models: A Survey of Development, Applications, and Societal Impact [5.803667039914564]
この作業は、実運用環境におけるMLLMの開発とデプロイのためのエンドツーエンドフレームワークを提供することによって、ギャップを埋める。
調査の結果,世界言語の88.38%が低資源言語に分類されるなど,言語多様性を支える上で重要な課題が明らかになった。
この調査は、より包括的で効果的な多言語AIシステムの開発に取り組んでいる実践者や研究者にとって不可欠なガイダンスを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-23T03:19:15Z) - A global AI community requires language-diverse publishing [1.4579344926652844]
我々は、英語の出版要件が、AIにおける幅広い抽出の体制を支え、強化していると論じる。
我々は3つのテーマを中心に組織されたより健康な出版文化のための代替的未来を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-27T04:20:10Z) - A Systematic Survey of Natural Language Processing for the Greek Language [2.3499129784547663]
本研究では,モノリンガルNLPサーベイのための一般化可能なフレームワークを提案する。
提案手法は,バイアスを最小限に抑えるために構造化された検索プロトコル,分類のためのNLPタスク分類,潜在的なベンチマークを特定するための言語資源を統合する。
この枠組みをギリシャのNLP(2012-2023)に適用し、現状、タスク固有の進捗状況、リソースギャップを詳細に分析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-13T12:01:52Z) - A Survey on Large Language Models with Multilingualism: Recent Advances and New Frontiers [51.8203871494146]
LLM(Large Language Models)の急速な開発は、自然言語処理における顕著な多言語機能を示している。
LLMのブレークスルーにもかかわらず、多言語シナリオの研究は依然として不十分である。
本調査は,多言語問題に対する研究コミュニティの取り組みを支援することを目的としており,LLMに基づく多言語自然言語処理における中核概念,鍵技術,最新の発展の包括的理解を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-17T17:47:39Z) - FREDSum: A Dialogue Summarization Corpus for French Political Debates [26.76383031532945]
本稿では,多言語対話要約のための資源強化を目的とした,フランスの政治論争のデータセットを提案する。
われわれのデータセットは、手書きと注釈付き政治討論から成り、さまざまなトピックや視点をカバーしている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-08T05:42:04Z) - Computer Science Framework to Teach Community-Based Environmental
Literacy and Data Literacy to Diverse Students [4.734693086769023]
本研究では, 環境リテラシー, データリテラシー, コンピュータサイエンスを両立させることにより, 過小評価された学生を育成するための総合カリキュラムを提案する。
この枠組みは、文化的に持続的なアプローチを用いて、環境意識、データリテラシー、市民のエンゲージメントを促進する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-25T12:49:39Z) - BabySLM: language-acquisition-friendly benchmark of self-supervised
spoken language models [56.93604813379634]
音声表現を学習するための自己指導技術は、人間のラベルを必要とせずに、音声への露出から言語能力を高めることが示されている。
語彙および構文レベルで音声言語モデルを探索するために,言語習得に親しみやすいベンチマークを提案する。
テキストと音声のギャップを埋めることと、クリーンな音声とその内話のギャップを埋めることである。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-02T12:54:38Z) - Interactive Natural Language Processing [67.87925315773924]
対話型自然言語処理(iNLP)は,NLP分野における新しいパラダイムとして登場した。
本稿では,iNLPの概念の統一的定義と枠組みを提案することから,iNLPに関する包括的調査を行う。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-22T17:18:29Z) - Experience Grounds Language [185.73483760454454]
言語理解研究は、言語が記述する物理的世界と、それが促進する社会的相互作用とを関連づけることに失敗している。
テキストだけで訓練された後にタスクに取り組むための言語処理モデルの驚くべき効果にもかかわらず、成功した言語コミュニケーションは世界の共有経験に依存している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-21T16:56:27Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。