Bilingual and Multilingual Legal Dictionaries: New Standards for the Future
Notice bibliographique
Résumé
Alarmed by the notorious inaccuracy of “traditional” bilingual and multilingual legal dictionaries, legal lexicographers began experimenting with new methods of improving user reliability about 15 years ago. Analyzing numerous bilingual and multilingual legal dictionaries of various languages (combinations of English, French, German, Spanish, Italian, Dutch and Chinese), the author claims that one can now speak of a special methodology of legal lexicography which has set new standards for the future. Focusing on the problems of interlingual transfer in the field of law, the author deals with the problem of equivalence, pointing out that, in the majority of cases, the functional equivalents of different legal systems are only partially equivalent. This has led to the need to measure the degree of their equivalence in order to determine their acceptability in dictionary entries. For this purpose, methods of comparative conceptual analysis can be used. Moreover, bilingual legal dictionaries are now equipped with a more or less elaborate documentary apparatus including definitions of both the source term and its equivalent, contextual data and geographic information on the usage of target language variants. In conclusion, the question is raised as to the role of dictionaries in the standardization of legal terminology at the national level (Canada), the regional level (EEC, CMEA) and at the international level (UN).
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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 | 0,056 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,016 |
| Communication savante | 0,018 | 0,030 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».