Notice bibliographique
Résumé
This article analyses consecutive and simultaneous interpreting from a strategic point of view. A concept of discourse-based mental modelling serves as a basis to describe the cognitive-linguistic processes and strategies underlying comprehension and production in interpreted bilingual communication. By contrast with processing in the monolingual context, the interpreting process is characterised by adverse conditions including above all the lack of semantic autonomy and the continuing presence of elements of the source language during different stages of processing. The strategies interpreters use will therefore necessarily differ from those used in monolingual communication and will be adapted to the specific requirements of the interpreting process. Characteristic difficulties of interpreting and corresponding strategic processes are discussed with reference to the communicative transfer relation between source and target discourse, the sequential organisation of source discourse comprehension and target discourse production in consecutive interpreting, the parallel organisation of source discourse comprehension and target discourse production in simultaneous interpreting, and the complexity of content andlor linguistic representation of the source discourse. In an empirical analysis, a bit of simultaneous discourse is studied along with introspective data on the processes at work during production. The introspective data was obtained by means of a retrospective thinking-aloud protocol. Product-related and process-related data indicate that the strategies discussed are used in real-life interpreting situations.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».