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Enregistrement W2065850372 · doi:10.7202/1011261ar

Think-Aloud-Based Translation Process Research: Some Methodological Considerations

2012· article· en· W2065850372 sur OpenAlexvenueno aff
Sanjun Sun

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSubtitles and Audiovisual Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeystroke loggingComputer scienceThink aloud protocolProcess (computing)Field (mathematics)Data sciencePsychologyHuman–computer interactionComputer securityMathematicsUsability

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mainly structured around issues revealed in a questionnaire survey among 25 eminent translation process researchers worldwide, this paper deals with methodological issues in think-aloud-based translation process research from two perspectives: theoretical and practical. It argues that there is no strong evidence suggesting that TAP significantly changes or influences the translation process, though TAP’s validity and completeness in a specific study might depend more or less on several variables. TAP and such recording methods as keystroke logging and eye tracking serve different specific research purposes, so they can be combined in a multimethod study to answer more complex research questions. Several research designs are available for a multimethod study, and researchers are encouraged to try designs other than one-shot case studies or convergence design. As for the research procedure, this paper touches upon how to transcribe and analyze the protocols. Many stereotypes in this field have been problematized. For example, this paper suggests that researchers transcribe as much as necessary rather than doing a “complete” transcription, or they can even skip the step of transcribing; in choosing test materials, researchers do not have to choose whole passages; they can use a group of sentences.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,422
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,435
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,578
Score d'incertitude au seuil0,713

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,4220,435
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0070,012
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,666
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,224 · 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations42
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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