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Enregistrement W3174150200 · doi:10.17184/eac.3539

La formation professionnelle des traducteurs en Afrique subsaharienne

2021· book-chapter· fr· W3174150200 sur OpenAlexaboutno aff
Segun Afolabi

Notice bibliographique

RevueEditions des archives contemporaines eBooks · 2021
Typebook-chapter
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’Afrique subsaharienne est indiscutablement un espace multilingue. Bien que l’Union africaine, l’organisme international regroupant les pays du continent, selon l’article 25 de son acte constitutif, adopte comme langues de travail de l’Union et de toutes ses institutions, l’arabe, l’anglais, le français et le portugais, on compte approximativement deux mille langues parlées sur le continent (Leclerc, 2017). Cette multitude de langues implique le besoin d’une communication interlinguistique. Depuis l’ère précoloniale, les traducteurs (et interprètes) africains avaient été toujours formés de manière informelle. Dans son article de 1972 intitulé « The Names and Nature of Translation Studies », James Holmes situe la formation des traducteurs au sein de la traductologie appliquée ou « Applied Translation Studies ». Depuis lors, beaucoup de choses ont été dites et publiées sur la formation des traducteurs dans le monde, mais très peu concernent la situation en Afrique subsaharienne en particulier. Afin de mieux apprécier la situation en Afrique subsaharienne, nous partirons de l’examen d’autres contextes, notamment ceux du Canada et des pays de l’Union européenne, en guise de références et comme points de comparaison. L’objectif du présent article est double : familiariser le lecteur avec l’histoire et l’évolution de la formation des traducteurs dans les contextes étudiés, puis et plus essentiellement, attirer l’attention sur la situation qui prévaut, s’agissant de la formation des traducteurs professionnels en Afrique subsaharienne en général, et au Nigéria, géant d’Afrique, en particulier.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,178

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0170,013
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
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