Traduire des technolectes juridiques ou jurilectes dans la presse française et anglaise : approche juritraductologique et terminologique
Notice bibliographique
Résumé
Ce qui est comparable est traduisible. Tel est le postulat de base de la juritraductologie (ou science de la traductologie juridique) qui propose une méthodologie innovante de la traduction juridique d’une langue et d’un système juridique sources vers une langue et un système juridique cibles. Cette méthodologie rassemble trois étapes distinctes, mais articulées et intégrées dans un processus traductologique entier : l’étape sémasiologique, l’étape de droit comparé et l’étape onomasiologique forment les phases de recherche et raisonnement dont le but est de décrypter, comparer et recrypter les notions juridiques d’une langue et d’un système juridique sources vers une langue et un système juridique cibles. Le rôle central du droit comparé dans le processus juritraductologique permet de comprendre, caractériser et distinguer, voire opposer les deux droits concernés par la traduction. Deux jurilectes ou technolectes juridiques issus de la presse générale ( to be charged , mise en examen ) illustrent ce processus, détaillé et minutieux. Cette démonstration est à visée terminologique et propose différents tableaux et figures chronologiques des différents noms du justiciable en France et aux États-Unis selon le moment de l’instruction. Illustrée par des traductions entre la langue française et anglaise, cette méthodologie peut être appliquée à d’autres systèmes juridiques et à d’autres langues et ouvre une nouvelle voie vers une traduction juridique documentée dans un monde où la judiciarisation envahit de nombreuses sphères de notre société. De plus cette méthodologie permet de lever l’intraduisibilité posée par certaines notions juridiques ancrées dans un système juridique spécifique pour un pays donné, d’élargir la base de connaissances du traducteur juridique et d’identifier ce qu’est la langue de spécialité, le discours juridique et les jurilectes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».