Relevance of ELF speakers’ source speeches: interpreters’ interventions
Notice bibliographique
Résumé
In their capacity as language experts, interpreters are sometimes expected to deliver target texts that are better than their underlying source text, especially when the latter was produced by a speaker in a language that is not their L1. The spread of global English has given rise to ever more occasions when interpreters encounter non-L1 speakers of English as a lingua franca (ELF). The question as to whether or not interpreters try to optimise those speakers’ input is addressed by applying Relevance Theory (RT) as a conceptual and methodological framework that helps to understand interpreters’ needs or readiness to augment relevance for their audience. The paper builds on data from the larger project CLINT (Cognitive Load in Interpreting and Translation). The 56 renditions by all 28 professional interpreters participating in the project’s interpreting part of two original ELF speaker texts and their edited versions are analysed with a view to the enrichment processes undertaken by the interpreters. A comparison of the renditions of the original versus edited versions of the two texts shows that interpreters do engage in such processes considerably more when rendering ELF texts, especially if they are technical in nature. Determining whether or not these interventions lead to actual cognitive effects in terms of information gains on the part of the audiences or to increased cognitive effort on the part of the interpreters requires additional comprehension testing and triangulation with other indicators of cognitive effort.
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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 | 0,011 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».