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Enregistrement W2766298867 · doi:10.4000/traduire.907

La traduction médicale : des nomenclatures à l’orthographe, petit florilège des pièges et difficultés

2017· article· fr· W2766298867 sur OpenAlexaff
Nathalie Renevier

Notice bibliographique

RevueTraduire · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueMedical and Biological Sciences
Établissements canadiensHistorical Studies in Education
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Comme tout domaine de spécialité, la médecine a son propre langage, souvent abscons pour le commun des mortels.Et c'est bien là sa première difficulté.En effet, chacun d'entre nous sera un jour confronté au jargon médical.Que ce soit pour une simple consultation afin d'obtenir un certificat d'aptitude à la pratique d'un sport, pour une toux qui ne passe pas, un suivi de grossesse, une entorse ou quelque chose de bien plus grave, nous serons tous amenés à nous rendre chez le médecin au moins une fois dans notre vie.Et il n'est pas rare que la terminologie complexe à laquelle nous sommes confrontés nous fasse craindre le pire, heureusement souvent sans raison.Ainsi, le grand public a besoin de comprendre et d'être rassuré.Il est donc essentiel de lui expliquer avec des mots simples les symptômes, diagnostics, examens et autres traitements, mais aussi de lui présenter les structures anatomiques et biologiques concernées de manière accessible.Une maman à qui on annonce aux urgences que son fils présente « une fracture de l'ulna sur le tiers distal de la diaphyse » risque fort d'être interloquée.En revanche, si le radiologue lui parle d'une « fracture du cubitus à proximité du poignet », elle sera vite rassurée et comprendra immédiatement que trois semaines à un mois de plâtre suffiront à son enfant pour se rétablir.Ulna et cubitus désignent la même chose, l'os externe de l'avant-bras.S'ils sont parfaitement interchangeables du point de vue du sens, ces deux termes s'adressent à des publics différents, le premier appartenant à la Terminologia anatomica (TA), nomenclature anatomique internationale destinée aux spécialistes, le second à la nomenclature grand public, que tout le monde ou presque connaît.Cette différence de niveau de langue entre deux publics amenés à se rencontrer régulièrement est l'une des principales difficultés auxquelles est confronté tout traducteur médical, car jongler avec les nomenclatures implique de les connaître sur le bout des doigts (ou à défaut d'avoir les bons outils pour faire les vérifications nécessaires).Ainsi, la TA, la CIM (Classification Internationale des Maladies) 10, et bientôt 11, ou les DCI (Dénominations Communes Internationales des molécules pharmaceutiques), pour n'en citer que quelques-unes, ne doivent avoir aucun secret pour lui.Et naturellement, afin d'éviter les incohérences, pas question Nathalie Renevier La traduction médicale : des nomenclatures à l'orthographe, petit florilège des pièges et difficultés 5 Traduire n° 236, juin 2017

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,014
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,011

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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