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Enregistrement W4387331995 · doi:10.7202/1106331ar

La néologie de forme en traductologie : une étude outillée de la revue Meta 1966-2019

2023· article· fr· W4387331995 sur OpenAlexaffvenue
Anne-Marie Gagné, Patrick Drouin

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente les résultats d’une étude exploratoire portant sur la néologie de forme dans un corpus traductologique diachronique constitué des textes en français de la revue Meta : Journal des traducteurs, parus entre 1966 et 2019. Il traite principalement de l’évolution du domaine et des connaissances que le lexique permet d’observer, et non de la néologie comme phénomène théorique et pratique. Ce travail suit une démarche endogène qui se limite à exploiter le corpus étudié sans faire appel à des ressources externes. L’examen des néologismes dans ce corpus a été réalisé suivant une méthodologie mixte où des données qualitatives (candidats termes) et quantitatives (nombre d’occurrences) obtenues par traitement automatique ont été analysées qualitativement (validation du statut de terme) et quantitativement (calculs des fréquences et différences de fréquence). Ces résultats ont ensuite été mobilisés pour dresser un panorama de l’innovation terminologique dans la revue entre 1980 et 2019, puis examinés au regard de chaque décennie pour dégager un ensemble de tendances relatives aux cadres, courants et approches traductologiques. L’étude démontre l’intérêt de cette méthodologie qui aborde le corpus comme ancrage empirique pour l’examen de l’évolution d’une discipline. Elle révèle aussi la richesse importante de l’innovation terminologique présentée dans les pages de Meta, pendant la période étudiée.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0110,015
Études des sciences et des technologies0,0030,006
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,263 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2023
Routes d'admission2
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