Analyse des besoins du marché de la traduction et de l'interprétation : vers l'optimisation de la formation des traducteurs et interprètes professionnels au Nigéria
Notice bibliographique
Résumé
La présente thèse porte à la fois sur le contexte sociologique de la traduction et la formation en traduction au Nigéria. La formation des traducteurs et interprètes en tant que branche de la traductologie appliquée, selon la cartographie de Holmes, est un champ de recherche très important qui ne cesse de susciter l’intérêt des traductologues et pédagogues un peu partout dans le monde, et ce, depuis le début des années 1990. Or il existe très peu d’études récentes traitant de ce sujet en ce qui concerne le Nigéria. Par ailleurs, selon nombreux auteurs (voir Durieux, 2005; Kelly, 2005; Kiraly, 2005 et Fiola, 2003a, par exemple), la connaissance et la prise en compte des besoins du marché s’avèrent essentielles dans la mise en œuvre d’un programme de formation des traducteurs et interprètes professionnels qui se veut efficace. Pour le Nigéria, on observe une inadéquation entre les programmes de formation en traduction et en interprétation offerts à l’heure actuelle ou dans un passé récent et le marché du travail. Partant de cette prémisse, notre thèse, qui prend la forme d’une recherche descriptive à enjeu pragmatique (Van der Maren, 2004), a pour objectif d’examiner le problème afin d’y proposer des solutions possibles. Elle s’inscrit également dans la logique d’une recherche-action, car son but ultime est l’amélioration de la pratique des professions jumelles de traduction et interprétation, notamment au Nigéria et par ricochet, en Afrique. Pour ce faire, la présente étude a été menée en adoptant une méthodologie de recherche à deux volets : une enquête fondée sur des entrevues semi-dirigées et une étude comparative des programmes de formation. Ainsi, nous avons interrogé les représentants de vingt-trois organisations, qui sont considérées au départ comme étant des usagers (employeurs) réels ou potentiels sur le marché nigérian de la traduction et de l’interprétation, afin de cerner leurs besoins et déterminer comment ceux-ci sont comblés, le cas échéant. Ensuite, dix-neuf programmes de deuxième cycle en traduction et en interprétation ont été étudiés de manière analytique et comparative, dans le but de dégager leurs caractéristiques. Il s’agit de deux programmes offerts en France, deux au Canada, deux au Cameroun, deux au Ghana et onze au Nigéria. D’une part, les résultats de l’analyse des besoins du marché que nous avons réalisée montrent qu’il existe réellement des besoins en traduction et en interprétation au Nigéria, mais que ces besoins sont loin d’être suffisamment comblés. D’autre part, à la lumière de l’analyse comparative des programmes de formation en traduction et en interprétation effectuée, il ressort que le Nigéria aurait intérêt à revoir les programmes existants et à en créer des nouveaux, tout en prenant en considération les besoins du marché présents et futurs. Finalement, nous avons proposé des stratégies pour l’optimisation de la formation des traducteurs et interprètes professionnels au Nigéria, dont un cadre de référence utilisable pour les nouveaux programmes recommandés.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».