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Enregistrement W2961715960 · doi:10.7202/1060170ar

Simplified or not Simplified? The Different Guises of Mediated English at the European Parliament

2019· article· en· W2961715960 sur OpenAlexvenueno aff
Adriano Ferraresi, Silvia Bernardini, Maja Petrović, Marie-Aude Lefer

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversità di BolognaUniversité Catholique de Louvain
Mots-clésLinguisticsParliamentComputer scienceMediationPerspective (graphical)Lexical densityVocabularyLexical choiceNatural language processingArtificial intelligenceLexical itemSociologyPolitical sciencePhilosophyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article we describe a framework for the corpus-based comparative investigation of interpreting and translation, illustrating it through a study of simplification across different modes of language production and across different language pairs. We rely on EPTIC, a corpus featuring plenary speeches at the European Parliament in their interpreted and translated versions, aligned to each other and to their source texts in English<=>Italian and English<=>French. Aiming to shed light on lexical simplification in different mediation modes, we compare interpretations and translations to each other and to comparable original speeches and their edited written versions. Specifically, we compare lexical features (lexical density, type-token ratio, core vocabulary and list head coverage) in interpreting and translation into English from French and Italian, both in a monolingual comparable perspective and an intermodal perspective. Our results do not unconditionally support the simplification hypothesis: lexical simplification is observed in mediated English, but is found to be greater when the source language is French, and in interpretations rather than translations. We conclude that this feature is contingent on both the mediation mode and the source languages involved, and that the influence of the latter seems to be stronger than that of the former.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge 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 enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,384
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 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

Citations76
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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