Reducing the Impact of Mistranslated Testimony in International Arbitral Hearings
Notice bibliographique
Résumé
Issues of language and translation do receive attention from the international arbitration community, but most of that attention has been excessively narrow. The majority of international arbitration legislation, rules of procedure, and practice guides only go so far as to recommend ways to avoid the need for translation as much as possible. Little effort is given to improving translation when it is needed. This is a mistake and a missed opportunity. Translation is often inevitable in international arbitrations, and translation inevitably changes meaning. Mistranslation is therefore not just a technical problem, but one with serious legal consequences. This article focuses on the stage of arbitral proceedings where mistranslations with serious legal consequences are most likely to arise: live interpretation of witness testimony. It seeks to educate international arbitration practitioners about the ways — avoidable and unavoidable — that translation changes meaning, describes the inadequacy of current law and practice to deal with these linguistic realities, and presents a series of practical steps that arbitrators and counsel can take. Adopting these recommendations will help to reduce the incidence of mistranslations and to blunt the legal impact of those mistranslations that do arise.
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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 | 0,069 | 0,279 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».