Translation Skills and Knowledge – Preliminary Findings of a Survey of Translators and Revisers Working at Inter-governmental Organizations
Notice bibliographique
Résumé
Translators deploy a range of skills and draw on different types of knowledge in the exercise of their profession, but are some skills and knowledge types more important than others? What is the ideal combination nowadays? This study aims to investigate the relative importance of the different skills and knowledge that translators need in the specific context of translation at inter-governmental organizations. A survey was conducted of over 300 in-house translators and revisers working at over 20 inter-governmental organizations and with 24 different languages among them. The survey consisted of two questionnaires: one on the importance of different skills and knowledge, the other on the extent to which skills and knowledge are found lacking among new recruits. The results confirm that translators need more than language skills: in addition to general knowledge and in some instances specialized knowledge, they need analytical, research, technological, interpersonal and time-management skills. Correlating the findings of the two questionnaires produces a weighted list of skills and knowledge that can be used as a yardstick for adjusting training programmes and recruitment testing procedures in line with empirically identified priorities. The methodology should also be applicable to the identification of skill sets in other professions and contexts in which new recruits are closely observed, such as in-house interpreting.
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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 | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».