La nouvelle terminologie technologique en français canadien : Une étude sur la comparaison des stratégies de traduction des entreprises transnationales
Notice bibliographique
Résumé
Global technology companies tend to keep a standardised approach to their communication with consumers and avoid local adaptations. An iPhone is called an iPhone everywhere. However, in Quebec, law 101 requires all companies operating in the region to provide communication in French. Furthermore, in contrast to mainland France, the authorities monitor the language quality. English loanwords must be avoided, something that is in opposition with the standardised marketing approach, thus making terminology translation challenging. This study examines the translation strategies by the two largest consumer-tech companies operating in Canada, Apple and Samsung. Our hypotheses state that the Canadian French translation is likely to be marked by neologisms to avoid English terminology. Calques will show the inevitable traces of the English language, due to the proximity of French and English in Canada. In contrast, the mainland France translation will likely use English terminology to a larger extent, due to less regulation. By compiling all terminology available on the product pages of said companies in French (CAN and FRA) and English, with the software Sketch Engine, the study confirms these general tendencies but remains sceptical about the capability of the Quebec authorities to keep pace with the language development of the industry.
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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 | 0,009 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,024 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».