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Enregistrement W1996634473 · doi:10.7202/002754ar

La fonction heuristique de la traduction

2002· article· en· W1996634473 sur OpenAlexvenueno aff
Barbara Folkart

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésForegroundingLinguisticsReflexive pronounComputer scienceSource textTranslation (biology)Natural language processingPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Translation is usually viewed as a process designed to overcome a deficiency: X translates the words of A for C, because C doesn't have an adequate command of the language in which A expressed himself. Translation so practised is usually, if not always, an entropie process. As I think I have shown in a recent article, there is a strong tendency of the text to run downhill in translation, with a demonstrable loss of ordering and coherency, an inexorable regression of form to formants, of the marked to unmarked1. There exist, however, cases where translation ceases to be a mere expedient and, far from being entropie, conserves or even enhances the ordering of the texts it brings into play. It is in such cases that translation may be said to function heuristically, by foregrounding structures taken for granted in the source text, by making the information encoded in the text more readily accessible to the target-language group than it was to the source-language group, by enhancing the repertory of esthetic forms available to the target-language group, or by stimulating the creation of new forms. A number of more or less canonical examples come to mind immediately. Ethno-linguistic translation zeroes in on what I have referred to elsewhere as the grain of the text (i.e. the micro-structures that derive from the linguistic substratum2), in order to provide insights into the functioning of languages very different from that of the target group. In hermeneutic translation, the usually subterranean work of interpretation surfaces quite explicitly in the target text, which thus functions as a gloss, making the message more readily available to the target-language reader than it was to start with in the source text3. But the heuristics of translation can go far beyond the narrow scope of such undertakings.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,024

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,219 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations2
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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