Notice bibliographique
Résumé
In Korea, the translation boom started from the late 1990s. Compared to other countries, including China, Japan, Canada, etc., the translation boom is quite late, so the translation patterns have not been transparent. However, for the last 20 years or so, the translation patterns began to be noticed by others, including the association of translators. It’s not a news that the education of translation in Korea was not active 20 years ago, as there was not any organization to teach students through the public education system to be translators. When people thought of translation, they thought that anyone can do it if they wished to do so; in other words, translation was not important, was not taken seriously and was not a major subject. After 20 years, thanks to the investments into the translation education, Korea’s translation got more images to define itself: more professional and sophisticated. With the introduction of Artificial Intelligence (AI), we need to make translations more advanced. As we need the translations to be more professional, it is important to know, who will be translators in the future. With this in mind, I created surveys for undergraduate students who take lectures in general English, a required subject in collegiate education in Korea, with the students from varying majors. The surveys’ questionnaire include: their translation interest in the future, their thoughts about the general English and the translation conditions in the present day, the relation between translation and their major, who they think should do the translations, the degree to which translation is needed in collegiate education, if they want to be translators or learn translation as a major, etc. With the analysis with the results of this survey, I can picture myself a snippet of the future that holds in translations. I hope that translations will come to be brighter and more transparent..
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,037 |
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 ».