Traduction, bilinguisme et langue de travail : une étude de cas au sein de la fonction publique fédérale canadienne
Notice bibliographique
Résumé
Seront présentés, dans le présent article, les résultats partiels d’une étude ethnographique menée dans un ministère de la fonction publique canadienne situé en milieu minoritaire francophone (Moncton, Nouveau-Brunswick). Il sera notamment question de la place qu’occupe la traduction dans ce milieu de travail et du rôle qu’elle y joue. L’étude révèle que même si l’anglais et le français sont les langues officielles de travail dans ce ministère (en vertu de laLoi sur les langues officiellesdu Canada), c’est l’anglais qui demeure la langue de travail commune ; c’est ainsi grâce à la traduction que le ministère est en mesure de répondre à ses obligations en matière de langue de travail. Il s’agit donc d’un environnement de travail diglossique où les deux langues, malgré leur statut officiel, n’ont ni le même poids ni le même prestige. Cette situation soulève des questions importantes sur la place du français comme langue de travail, les stratégies de traduction privilégiées, les rapports de pouvoir entre les langues et les locuteurs, et enfin l’efficacité de la politique linguistique institutionnelle du gouvernement du Canada.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».