Estudio descriptivo comparado de la variación sinonímica en el lenguaje jurídico inglés y español: implicaciones para la traducción
Notice bibliographique
Résumé
La variación sinonímica es un recurso habitual en los lenguajes de especialidad, especialmente en el lenguaje jurídico (Acuyo Verdejo 2004; Thiry 2009a; Barceló Martínez 2010). Dado que se trata de una estrategia semántica, una mala interpretación puede cambiar el significado del texto y las relaciones jurídicas establecidas en él; por ello, su correcta detección y manejo son fundamentales. El presente estudio pretende profundizar en la utilización de la variación sinonímica en el ámbito jurídico con el objetivo de comprender su funcionamiento en las dos lenguas de trabajo, inglés y español, y así poder establecer semejanzas y diferencias entre ellas. El estudio se llevará a cabo mediante el análisis de un corpus comparable de contratos de compraventa en ambas lenguas. Para detectar los casos de variación sinonímica en los textos utilizaremos una serie de marcadores textuales que nos permitirán establecer un listado de patrones de uso en cuanto a frecuencia, productividad, funcionamiento y relación de equivalencia creada entre los sinónimos. Los resultados nos ayudarán a entender en qué medida podría afectar la variación sinonímica a la comprensión e interpretación de los textos jurídicos y más específicamente en lo que respecta a la traducción, donde el manejo de esta estrategia puede ser clave en el correcto trasvase de significados entre el texto origen y el texto meta.
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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 | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».