Modele kształcenia tłumaczy w zakresie wiedzy specjalistycznej z dziedziny prawa
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to present and discuss the existing models of training future translators specialising in legal texts at the university level. The analysed programmes were selected from undergraduate teaching programmes included in the European Master’s in Translation (EMT) project. Due to specific solutions in the field of teaching legal translation, other programmes encompassing the specificity of legal translation are taken into account. As far as future translators specialising in legal translation are concerned, four components of teaching programmes seem to be important: the translator training curriculum, the significance of legal translation and other related subjects in the curriculum, and, finally, the profiles of the trainer and the student. It should be emphasised that each of these components plays an important role in the development of the programmes designed to educate professional translators. What is more, taking into consideration the above research criteria, four models of teaching can be distinguished that are based on the distinction between two basic components of teaching programmes, i.e., the legal part and the translation. All four models are described and analysed providing the account of the two abovementioned components as well as their relation to the overall translator training curriculum. The analysis leads to the conclusion that four models of education in the field of legal translation can be observed, i.e. the translation model, translation model with basic legal background, translation model with extended legal background and, finally, the legal model.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,006 |
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 ».