Teknolojik Gelişmelerin Çevirmen ve Çeviri Mesleği Açısından Olumlu ve Olumsuz Etkileri: Çeviri Alanında Yeni Yaklaşımlar
Notice bibliographique
Résumé
Makineleşmenin hayatımızın her yerinde bıraktığı derin izler ve toplumsal açıdan beraberinde getirdiği yeni hayat tarzı, birçok mesleğin ya popülerliğini azaltmış; ya da bu meslekleri teknoloji çağına ayak uydurmaya zorlamıştır. Bu kapsamda bazı meslekler artık ömrünü tamamlamış, diğer yandan ise bazı meslekler teknolojik gelişmelere paralel, profesyonelleşme yolunu tutmuşlardır. Makineleşme ile birlikte yeni uzmanlık alanları doğmuş ve önceleri birçok insanın birlikte çalışması ile ancak halledilebilen işler makineler ile daha kolay bir şekilde yapılmaya başlanmıştır. Bu çalışmada, teknolojik gelişmelerin çeviri olgusuna ve çevirmenlik mesleğine olumlu ve/ve ya olumsuz etkileri ele alınacaktır. Makalemizin amacı; olumlu ve olumsuz yönleriyle teknolojik gelişmeler ve değişimler olarak adlandıracağımız yeniliklerin, çevirmen haklarına, çevirmenler arası ilişkilere, çevirmen-işveren ilişkilerine, akademik çeviri eğitimine, çevirmenin yaşam tarzına ve çevirmenin mesleki gelirine ne tür etkilerde bulunduğuyla ilgili veriler ve bilgiler ortaya koymaktır.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,005 |
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 ».