MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2964692446 · doi:10.1080/0907676x.2019.1645189

Tenacious technophobes or nascent technophiles? A survey of the technological practices and needs of literary translators

2019· article· en· W2964692446 sur OpenAlexaffabout
Stephen Slessor

Notice bibliographique

RevuePerspectives · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a context of increasing investigation of technology use by translators of pragmatic texts, there appears to be an assumption that literary translation is a unique practice and that digital tools designed to improve the productivity of non-literary translators have few applications in the literary domain. The present study seeks to challenge that assumption and find out what tools and resources literary translators actually employ in practice; how they interact with source and target texts, manage terminology, and conduct linguistic research; and what their needs may be for training in this area. Members of the Literary Translators’ Association of Canada were invited to complete an anonymous self-administered online questionnaire on their use of technology and digital resources. Results indicate that literary translators make extensive use of standard tools and electronic resources but little use of more specialized technology. However, it was also found that some respondents make ‘creative’ use of specialized technology and that literary translators have a broad range of needs, particularly for linguistic and cultural research, leading to a recommendation that future investigation in this area focus on the improvement of digital tools and resources to support literary translators in meeting their ad hoc needs.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,044
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,044
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePerspectivesMême sujetTranslation Studies and PracticesTravaux en français237 207