Corpus resources for translators: academic luxury or professional necessity
Notice bibliographique
Résumé
Desde o final dos anos 90, os corpora se firmaram como uma ferramenta de tradução conhecida e útil nos centros de treinamento de tradutores. No entanto, parece que sua difusão no universo do tradutor profissional tem sido bem mais lenta. O presente artigo explora os diferentes usos de corpora (inclusive as memórias de tradução) nesses dois setores e pretende apontar suas diferenças. Para determinar como os corpora são usados no meio acadêmico, foi realizado um levantamento bibliográfico de artigos produzidos por tradutores aprendizes. Com relação ao uso de corpora no meio profissional, este estudo concentra-se nos tradutores profissionais do Canadá. Para verificar até que ponto eles fazem uso de corpora, foram empregados dois procedimentos. Primeiramente, foi feito um levantamento dos artigos publicados por associações canadenses de tradutores e, numa segunda etapa, avaliou-se um banco de dados de ofertas de emprego para levantar quantos empregadores procuram candidatos familiarizados com o uso de corpora como ferramenta de trabalho. Os dados resultantes são comparados e discutidos com vistas a revelar e compreender por que o uso de corpora é diferente nos meios acadêmico e profissional.
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 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 | 0,027 | 0,111 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,008 |
| Communication savante | 0,028 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,082 | 0,039 |
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 ».