MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2510500085 · doi:10.7202/1036981ar

Skopos and (Un)certainty: How Functional Translators Deal with Doubt

2016· article· en· W2510500085 sur OpenAlexvenueno aff
Christiane Nord

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPragmaticsDeixisLinguisticsSource textComputer scienceCertaintyTarget culturePerspective (graphical)Point (geometry)SociologyEpistemologyPsychologyArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,172 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMeta Journal des traducteursMême sujetTranslation Studies and PracticesTravaux en français237 207