Notice bibliographique
Résumé
Abstract The translation policy model by González Núñez ( 2013 , 475) comprises three elements, namely “translation management”, “translation practices”, and “translation beliefs”. While the first two elements of this model are straightforward and easy to study in top-down approaches, translation beliefs can relate both to policymakers and policy receivers. However, the distinction has not been clearly made in this model and the element of translation beliefs has been chiefly treated in the literature as though it comes from the top levels of policymaking, hence overlooking the bottom-up aspects of it (see González Núñez 2014 , 2016 ; Li et al. 2017 ). In order to improve this model, the present paper draws on the audience reception theory ( Hall 1973 ), and shows that the current translation policy model requires a fourth element that I would call ‘translation reception’. The paper draws on the findings of a reception-oriented case study on translation policies in provincial broadcasting in Iran. This study argues that a more inclusive model of translation policy should not only include the authority-level elements of translation management, translation practices, and translation beliefs, but also the element of translation reception on the part of policy receivers. This way, I hope, the end users’ involvement in and contribution to the translation policy network will not be overlooked in subsequent research.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,091 | 0,025 |
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 ».