The Indicative Power of A Key Word System. A Quantitative Analysis of the Key Words in the Translation Studies Bibliography
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decades, Translation Studies has explicitly tried to develop and regard itself as an interdiscipline. This evolution, as well as this self-esteem, has not only widened the focus of the field, it has also created a sometimes unclear eclecticism of topics, influences and methods. Characteristic of a still not too well-established and not always acknowledged discipline, research in Translation Studies has been looking for common interests and common grounds with other disciplines in an ambitious, but often unstructured way. The new online Translation Studies Bibliography (TSB - first release October 2004), which concentrates on the last decade, is used here as a tool for the analysis of the multiplicity of influences. Expanded several times a year, the TSB offers more than 7,000 annotated entries and uses a sophisticated key word system. The quantitative analysis of these key words and their thematic fields indicate the priorities in the dissemination of TS research over the past decade. How does research on translation today reflect this assumption? Is research on literary translation still as widespread as it was in the eighties? What is the relationship between publications on the ‘cultural turn’ and those on the ‘power turn’? The results of this analysis may indicate emphases and research priorities for the next decade in Translation Studies.
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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 | 0,062 | 0,267 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,068 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,019 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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 ».