Los certificados de antecedentes penales en Reino Unido, Estados Unidos, Canadá, Australia, Nueva Zelanda y España.: Análisis contrastivo aplicado a la traducción
Notice bibliographique
Résumé
In the last few years, Spanish law firms’ workload\nand foreign business activity in Spain have increased.\nThe number of English-speaking immigrants in the Peninsula\nhas also substantially risen. These events make\nthe English<>Spanish translation of Police and Crime\nLaw documents in general and criminal records in particular\nof utmost importance. Nevertheless, we have noticed\nthat this topic has never been researched to date.\nThat is the reason why we analyzed and compared 70\ncriminal records, real translation briefs from 2012 and\n2013, 10 from Spain, 10 from England, Wales and Northern\nIreland, 10 from Scotland, 10 from USA, 10 from Canada,\n10 from Australia and 10 from New Zealand. Our\naim was to identify several divergences and facilitate\nthe translation task; both direct (English-Spanish) and\nreverse (Spanish-English), of the text typology originated\nfrom this branch of Crime Law. Our findings show\nstriking differences after an interlinguistic and an intralinguistic\nanalysis.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».