MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1858027251 · doi:10.3968/j.css.1923669720120802.2700

Proposals to Improve the Accuracy of Bilingual Public Signs LES PROPOSITIONS VISANT A AMELIORER LA PRECISION D'AFFICHAGE DES SIGNES BILINGUE EN PUBLIC

2012· article· fr· W1858027251 sur OpenAlexvenueno aff
Minghe Guo

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
Thématiquelinguistics and terminology studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPublicsPhilosophySign languageSociologyLinguisticsPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate translation of bilingual public signs not only provides foreign visitors necessary information in life but also is an essential symbol of internationalization of the city. However, because of the lack of competence of the translator, cultural differences and other factors, it is not an easy job to translate the public signs correctly. As a consequence, there are still many noticeable problems in public signs translation. This paper attempts to summarize some frequent errors found in sign translation and the possible causes of these mistranslations and comes up with some strategies for the proper translation for bilingual public signs. Key words : Public sign; Translation; Mistranslation; Strategies Resume Une traduction fidele d’affichage public bilingue fournit non seulement aux visiteurs etrangers les informations necessaires dans la vie mais c’est aussi un symbole essentiel de l’internationalisation de la ville. Toutefois, en raison du manque de competence du traducteur, les differences culturelles et d’autres facteurs, il n’est pas une tâche facile a traduire les signes publics correctement. En consequence, il y a encore de nombreux problemes notablement dans la traduction des signes public. Ce document tente de resumer quelques erreurs frequentes trouvees dans la traduction des signes et des causes possibles de ces erreurs de traduction et arrive avec quelques strategies pour la traduction correcte des signes bilingues publics. Mots cles : Signe public; Traduction; Contresens; Strategies

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,010

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,250 · 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
GenreEmpirique

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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian social scienceMême sujetlinguistics and terminology studiesTravaux en français237 207