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Enregistrement W2081435319 · doi:10.7202/002918ar

Terms anf Their Translation for Museum Labels

2002· article· en· W2081435319 sur OpenAlexvenueno aff
Marilyn Gill

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
Thématiquelinguistics and terminology studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyStyle (visual arts)LinguisticsSubject (documents)The artsEgyptologyComputer scienceTerm (time)Cultural heritageHistoryVisual artsLibrary scienceArtArchaeologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the development in France of both general and specialized museums, and the growing cultural and touristic exchanges between countries, access to their information is becoming increasingly important. The aim of a long term research project of the English Linguistics Department of the University of Franche-Comté is to translate the French labels of a classified museum (the Museum of Fine Arts and Archeology of Besançon) into English and give practical training in terminology and translation to third year English for Special Purposes students. To do this, two different bilingual lexicons have to be created: one of the repetitive terms used by the Museum to describe the exhibits, i.e. museological terms, and the other of the subject of the label, i.e. in 1993 Egyptology. The theoretical problems and practical solutions concerning the compilation of highly specific bilingual lexicons, the translation of maximum information telegraphic style texts and the choice of specialized terms to be used for a general museum public of all ages as well as the teaching outcomes of such a project are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,205
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,062 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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