Translation and Technical Communication: Chicken or Egg?
Notice bibliographique
Résumé
Translation starts with a document in one language and ends with a document with the same meaning in another language. Technical communication entails designing and writing a document from scratch in one language. The answer to the question of “Which, of translation or writing, comes first?” seems relatively obvious – the document needs to be written before it can be translated. However, when looking at translation and technical communication as professions and examining how the professionals are trained, the answer is not quite as clear-cut. In the United States, translators and technical communicators have different qualifications, different skills – in particular different language skills – and have degrees in different fields. Only recently has there appeared a certain convergence between the professions. In Europe, and more specifically in France, the profession of technical communicator is quite recent, as are the corresponding academic programs. Many technical communicators came to the profession from translation. The convergence therefore is perceived as being far greater. The purpose of this paper is to launch a comparative study of the competences or skills of translators and technical communicators, based on the existing European Master’s in Translation (EMT) list of competences for translators. The goal of this study would be to define the core skills for technical communicators, to examine to what extent they overlap with the competences of translators and ultimately, to establish a referential for training programs in technical communication.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».