Skopos and (Un)certainty: How Functional Translators Deal with Doubt
Notice bibliographique
Résumé
There are no rules for translation. Translation is a decision-making process, and each decision point involves uncertainty. In the following article, I would like to show how, from a skopos-theoretical perspective, a top-down procedure can at least reduce uncertainty to some degree. The top level is that of the translation brief, which determines the choice of translation type and form. This is a binary decision. A documentary translation usually “documents” the pragmatics of the source text, whereas an instrumental translation gets a pragmatics of its own, for example with regard to deixis. At the next level, the translator has to deal with cultural norms and conventions. Here, the decision becomes more complex because the brief may require the reproduction of some source-culture behaviours and the adaptation of others to target-culture conventions, both in documentary and instrumental translations. The next level is that of language. We may safely assume that most translations are expected to conform to the norms of the target-language system, but there may be cases where source-language norms have to be reproduced, for example in an interlinear translation for linguistic purposes. At the last two levels, the remaining doubts have to be resolved first in line with contextual restrictions and, ultimately, the translator’s personal preferences, if necessary.
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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 | 0,062 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,056 |
| Communication savante | 0,026 | 0,046 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».