Translation as a Provider of Models of Sociological Discourse in Nusantara
Notice bibliographique
Résumé
Translation as a Provider of Models of Sociological Discourse in Nusantara — The social sciences have seen rapid growth both as academic subjects and as instruments of national development in the Malay language nations of SE Asia: Brunei Darussalam, Indonesia and Malaysia. The particular nature of social science terminology and discourse has presented special problems for translators of social science texts, who have been at the frontiers of language creation as national language texts have been increasingly used at all levels of education in Indonesia and Malaysia. In Indonesia, where higher education had been Indonesian-medium after independence, the first social science texts to be translated were from Dutch, but, following the departure of the Dutch, extensive American support to social science education by the USA from the 1960s led to a new wave of texts translated from English. In Malaysia the decision to introduce Malay-medium higher education created a need for translations of key texts from English. In Brunei Darussalam, while higher education is English-medium, Malay-medium university students have found it necessary to translate English social science material to succeed in their learning. While the three countries have an agreement to standardise terminology and discourse, social science language has to some extent diverged. Meanwhile a serious shortage of qualified translators has hampered the production of adequate and sufficient translations. This paper discusses (1) the issues of "transparency" and "invisibility" in providing Indonesian and Malay target texts and (2) the feasibility of "domesticating" concepts and methodologies and providing recipient language texts which are usable and developmental.
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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 | 0,010 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».