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Enregistrement W1584621937

Compilación de un corpus para la enseñanza de la traducción médica

2014· article· es· W1584621937 sur OpenAlexaff
Elizabeth de la Teja Bosch, Ania Mercedes Carballosa González

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2014
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensCollège de Maisonneuve
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fundamento: la traducción médica cuenta con un sinnúmero de fuentes documentales; la mayor dificultad radica en saber evaluarlas. El corpus es una herramienta idónea para hacerlo de forma confiable y rápida, así como para definir objetivos de aprendizaje basados en la tipología textual y orientados a la práctica profesional. Objetivo: compilar un corpus electrónico que responda a los requerimientos de la práctica profesional para asumir la traducción médica especializada. Métodos: investigación pedagógica realizada en la provincia de Cienfuegos, cuyas unidades de análisis estuvieron conformadas por el registro de trabajo de los traductores del Centro Provincial de Información de Ciencias Médicas y traductores especializados en esta área, a los cuales se les aplicó un cuestionario para determinar con exactitud sus necesidades de consulta, que condicionaron los criterios de diseño del corpus. Se analizó un conjunto de textos extraídos de fuentes altamente acreditadas a partir de los cuales se realizó la selección y compilación final. Posteriormente se procedió a la validación del corpus como herramienta documental para la enseñanza de la traducción médica especializada. Resultados: concentración de encargos de traducción en los temas: tumores malignos, hipertensión, cardiopatías, diabetes mellitus y neumonías. Tipología textual predominante: evaluativa y transmisión de actualidad inmediata, con abundancia de artículos originales y revisiones. Los criterios de diseño del corpus fueron: no anotado, documentado, especializado, textual, monitor y comparable. Conclusiones: el corpus es un apoyo útil para mostrar las particularidades léxicas, terminológicas, semánticas, discursivas y contextuales de la comunicación biomédica, permite definir objetivos de aprendizaje y problemas de traducción.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,008

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,260
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
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