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Enregistrement W2276414713 · doi:10.20381/ruor-903

« Que faut-il conclure des évaluations réalisées par les encadreurs du Bureau de la traduction? » La formation universitaire des traducteurs bacheliers récemment diplômés et son appréciation par l’industrie langagière canadienne

2012· dissertation· fr· W2276414713 sur OpenAlexaboutno aff
Elisa Calderon-Contreras

Notice bibliographique

RevueuO Research (University of Ottawa) · 2012
Typedissertation
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Canada, depuis longtemps, on déplore l'écart entre la formation universitaire en traduction et les exigences de l'industrie. Les employeurs se plaignent, entre autres, que les diplômés arrivent difficilement à s'adapter aux réalités du milieu de travail. Mais, en fait, de quoi se plaignent exactement les employeurs? Quelles sont leurs attentes envers les diplômés fraîchement sortis de l'université? Le premier chapitre de cette thèse se penche d'abord sur deux enquêtes menées par le Comité sectoriel de l'industrie canadienne de la traduction, en 1999, et par Lynne Bowker, en 2004, qui visaient à recueillir l'opinion des employeurs sur le travail des diplômés ainsi qu'à déterminer les compétences les plus recherchées. Ensuite, est présenté le portrait actuel de la formation universitaire en traduction, selon les thèses de doctorat des deux traductologues, Alvaro Echeverri (2008) et Marco Fiola (2003). Finalement, le deuxième chapitre de la thèse est consacré à l'analyse d'évaluations portant sur le travail de bacheliers, nouvellement embauchés par le plus important employeur en traduction au Canada, le Bureau de la traduction. Nous tentons ainsi de mettre en lien les résultats de cette analyse avec l'état de la formation universitaire au Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,630
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0120,008
Communication savante0,0160,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

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.

Tête enseignante Opus0,098
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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