A Thing-bound Approach to the Practice and Teaching of Technical Translation
Notice bibliographique
Résumé
The raison d'être of the technical text is in the access it affords to its referents. It follows that technical translation involves reverbalizing these referents rather than mapping semiotic structures from source-to target-language, as is the case with the other, more "hybrid" forms of discourse, in which functions of language other than the purely referential play a role. The source-language formulation is thus relatively unimportant. In the extreme case, which is not necessarily that of a poorly written source text, it can even be bypassed altogether, the translator drawing his information from the non-linguistic segments of the source text (equations, diagrams and the like) and verbalizing it directly in the target language.For Ivan Hirst, from whom I learned most of what I know about technical translation. The technical translator's stock in trade is an in-depth understanding of the referent. The following article proposes a number of teaching strategies designed to sensitize non-specialist students to the importance of the referent, to help them acquire the minimal background they will need to deal with texts in a given field and to enable them to reduce technical texts to their underlying referents.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,025 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».