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Enregistrement W2528427178 · doi:10.52034/lanstts.v8i.249

Social and economic actors in the evaluation of translation technologies. Creating meaning and value when designing, developing and using translation technologies

2021· article· en· W2528427178 sur OpenAlexaff
Iulia Mihalache

Notice bibliographique

RevueLinguistica Antverpiensia New Series – Themes in Translation Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementValue (mathematics)Meaning (existential)Competition (biology)Multidisciplinary approachProduct (mathematics)Emerging technologiesComputer scienceKnowledge sharingBusinessSociologyPsychologySocial scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evaluation of translation technologies is a social activity, which involves the establishment of knowledge communities as well as the creation of competition to produce better tools. Companies developing translation technologies need to encourage the evaluation of their tools (through online forums, discussion lists, blogs, product communities, community translation, etc.), since evaluating the technology implies spreading and sharing knowledge about it; and sharing the same knowledge or the same modes of thinking and operation, rather than sharing the same material resources, represents the basis of future economic competition. When exchanging knowledge about technologies, translators engage in social activity: they express their opinions and feelings about the technologies they are using, they make judgments about the worth or value of a specific technology, they influence others’ decisions or they believe their thoughts will have an impact on decisions companies will make. This article investigates the use of translation technology evaluation criteria as they are represented in several translators’ communities and it calls for a multidisciplinary approach when analysing translation technologies adoption, use and evaluation.

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)0,112
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,153
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1120,153
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0140,011
Études des sciences et des technologies0,0150,026
Communication savante0,0280,015
Science ouverte0,0010,012
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,129 · 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.

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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