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Enregistrement W2032785670 · doi:10.7202/008014ar

Peut-on faire de la traduction juridique ? Comment doit-on l’enseigner ?

2004· article· fr· W2032785670 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Michel Sparer

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2004
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article de 2002 est une occasion de formuler quelques considérations sur la compréhension de ce qu’est ou devrait être la traduction juridique et sur la formation des traducteurs et traductrices. Il s’agit de répondre à bien des questions ou préjugés : peut-on traduire des textes juridiques ? Faut-il être juriste pour le faire ? Les cours de traduction juridique dispensés au premier cycle sont-ils suffisants pour qu’une personne puisse s’engager dans cette activité en tant que professionnel ? Le droit canadien est ici exprimé en deux langues. Mais le Canada et le Québec sont au confluent de deux traditions juridiques ; un contexte où l’on a deux vocabulaires juridiques : un vocabulaire juridique civiliste bilingue et un vocabulaire juridique bilingue de common law. Ce qui fait quatre vocabulaires juridiques. De plus, les langues évoluent : il existe autant de chances d’établir un lien parfait et stable entre deux termes que de passer d’une montgolfière à une autre en marchant sur une corde tendue entre les deux nacelles. Au delà de cette complexité, il est aussi essentiel d’amener les futurs traducteurs ou traductrices à comprendre ce qui se passe dans l’esprit du juriste qui a conçu le texte à traduire, selon la tradition juridique dont il est issu. Faut-il faire une maîtrise orientée en traduction juridique pour pouvoir toucher à ce domaine ? La formation en traduction juridique telle qu’on la connaît actuellement est-elle adéquate ? Malgré les préalables imposés pour l’accès à ce genre de cours, le programme de premier cycle en traduction devrait consacrer plus de temps à la traduction juridique.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,237 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations16
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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