ENTREVISTA COM ALVARO ECHEVERRI
Notice bibliographique
Résumé
Alvaro Echeverri4 foi professor convidado pela Université de Montréal, Canadá, no Departamento de Linguística e Tradução em 2009 e desde 2010 é professor adjunto dessa instituição. Suas línguas de trabalho são o espanhol (língua materna), o francês e o inglês. Possui graduação em línguas estrangeiras pela Universidad de Antioquia, Medellín, Colômbia (1994), mestrado em Línguas Estrangeiras (M.A in Foreign Languages, West Virginia University, Morgantown (WV), EUA, 2000), mestrado em Tradução (M.A in translation, Kent State University, Kent (OH), EUA, 2001) e doutorado em Traduction, opção Tradutologia pela Université de Montréal, Montréal, Canadá, com tese intitulada “Métacognition, apprentissage actif et traduction : l’apprenant de traduction, agent de sa propre formation” (2008), a qual originou um livro de mesmo título em 20105. Sua principal área de interesse está relacionada à pedagogia da tradução, ao papel ativo dos aprendizes em sua formação, em especial à metacognição no processo de ensino-aprendizagem de tradução e sua influência na aplicação de métodos de aprendizagem nos cursos de Tradução. Professor Echeverri se interessa também pela História da Tradução e é membro do Grupo de Pesquisa sobre a História da Tradução na América Latina (HISTAL) http://www.histal.ca/pt, coordenado pelo Professor Dr. Georges Bastin. Além disso, pesquisa acerca do desenvolvimento da tradutologia por meio da análise de traduções de textos sobre a tradutologia em inglês, espanhol e francês após a década de 1970.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».