Notice bibliographique
Résumé
This study aims at suggesting concrete action plans to establish a feasible and effective public-sector translation system in South Korea based on an extensive review of overseas advanced models such as those of Australia, Canada, China, the Netherlands, Sweden and European Union. Specifically, some possible ways to set up a government body responsible for the public-sector translation as well as to introduce a national system to manage translator pool are discussed. The overseas models offer three implications for South Korea to pay attention to.As a first step to prepare for establishing a government public-sector translation body, focused and clear policy objectives need to be defined based on a thorough and precise survey on the demand in various fields for public-sector translation. In South Korea, public-sector translation is in need to help foreign workers and married immigrants settle in the society as well as to promote international economic cooperation, inbound tourism, and national image. After defining the policy objectives, systematic and specific ways to organize and manage the body in accordance with its essential functions should be investigated. Among many functions, a South Korean public-sector translation body should be equipped with an objective and accurate evaluation and revision system as well as various translation infrastructure, which include national translation standards, terminology database, and translation memory. As an effective national system to manage translator pool, certification or registration systems led by the government or professional association are being most commonly adopted. Overseas models also suggest that such a system should grant different levels of certification or registration to translators based on their qualification, and review the qualification of certified or registered translators on a regular basis to ensure the service quality and active practice of those who are working or will work in the public sector.
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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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».