Non-binary language in consecutive interpreting from English into Italian: An experimental study on the viability of schwa endings
Notice bibliographique
Résumé
Italian is a gender-marked binary language with masculine and feminine as the only possible grammatical genders. One strategy that was recently put forward to deconstruct the gender dichotomy and to allow for non-binary individuals to be linguistically acknowledged is to replace gendered endings (-a,-o,-e,-i) with a schwa (ə), both in writing and speech. While some authors and media outlets have started adopting this solution in written texts, questions may arise concerning its viability in the oral medium, particularly in constrained translation modes such as conference interpreting. If, on the one hand, the schwa could serve as a less time-consuming alternative to extended gender-neutral periphrases, on the other, such benefit may be outweighed by processing capacity overloads, since non-binary schwa declensions entail morphological changes that are non-standard in spoken Italian, and may thus prove too burdensome to control. In order to investigate this issue, an experimental study was conducted with 12 advanced trainee interpreters who were instructed to interpret consecutively a text from English into Italian using schwa endings when referring to humans. Although with a certain amount of non-fluencies, misuse of schwa endings and occasional relapse into binary language, participants were mostly able to implement effective non-binary language strategies.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».