The Chinese-English Conference Interpreting Corpus: Uses and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an overview of the compilation of the Chinese-English Conference Interpreting Corpus followed by an outline of research findings based on data obtained from the corpus. It is argued that interpreting corpora, including the Chinese-English Conference Interpreting Corpus, are called to play an increasingly important role in the study of linguistic features of interpreted texts, interpreting norms and the cognitive process of interpreting. Research based on the Chinese-English Conference Interpreting Corpus suggests that the use of English passive construction, optional connective ‘that’ and the infinitive particle ‘to’ in interpreted texts is demonstrably more frequent than in the translated English texts of the Chinese government’s work reports and the non-translated English texts of press conferences. In a broader sense, interpreted texts exhibit greater tendency towards normalization and explicitation than written translated texts. This paper also touches on the limitations that have been observed while working with interpreting corpora. These limitations are in a large measure related to the difficulty in transcribing nonverbal aspects of the interpreting activity, including the speaker’s tone and facial expressions, as well as the audience’s facial expressions. These aspects have a clear effect on interpreter’s choice/use of interpreting strategies and methods, so they merit careful consideration in interpreting studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».