Training in the Application of Translation Strategies for Undergraduate Scientific Translation Students
Notice bibliographique
Résumé
A research project2 was recently carried out consisting of the following stages: 1. Finding out what was previously known or hypothesised about the role of strategies in the translation process by reviewing the relevant literature. 2. Deciding on an operative definition of translation strategies. 3. Selecting 3 types of problems to give experimental training in the application of strategies to solve them. 4. Designing a theoretically optimal course, by considering relevant pedagogical literature, to give pre-service training in the application of these strategies. 5. Carrying out an empirical study to observe, measure and analyse the effects of such a course. A full report on this study is to be found in Investigating Translation (John Benjamins, 1999). On conclusion of the study, it was found that the experimental course had been perceived as satisfactory by all the participants, and clearly increased the frequency and effectiveness of trainees' application of target strategies. It was also found that this had significantly improved the quality of target texts, according to external raters. Subsequently, the teacher of this experimental course has spontaneously continued to include this type of training in her regular work. Other colleagues have also undertaken similar experiences and expressed their positive evaluation of them. The aim of this present article is to report more fully on the methodology which was followed in the experimental course. This could provide a useful starting point for discussion for those teachers who would like to experiment with this type of training in their own classes.
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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 | 0,013 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».