Making WikiMedia resources more useful for translators
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we explore the concept of a wiki translation resource, that is, a free, open, massively collaborative wiki based resource that translators could use to find translations of problematic words, terms or expressions. Using field data collected through contextual observation and interviews of translators in their workplace, we specifically investigate three research questions. First, what might be the advantages of a wiki resource, compared to more conventional closed resources currently used by translators? Second, to what extent do existing wiki resources like Wikipedia, Wiktionary and OmegaWiki already constitute a satisfactory translation resource? Third, if existing wiki resources are not useful to translators in their current state, how might they be improved and transformed into a satisfactory translation resource? Regarding the first question, we show how a wiki resource might improve on the myriad of online resources currently used by translators (bilingual dictionaries, generic or domain specific terminology databases) by providing a single free tool with a wider coverage of all types of translation problems and topic domains. Also, it could achieve economies of scale for freelance translators, by allowing them to share expertise and data within a worldwide community of practice. Regarding the second question, we show that in their current state, existing wiki resources are not very useful to translators because they lack sufficient coverage of typical translation problems. Also, their user interfaces do not make it easy to carry out key translation related tasks such as: finding an appropriate translation for a problem, adding a new translation for a problem, and assessing the trustworthiness of a particular translation for a problem. Regarding the third question, we describe what research and development would have to be done to turn each of those existing wiki resources into a satisfactory translation resource. Based on this, we conclude that OmegaWiki is the most promising platform, and that it can indeed be evolved into a resource that translators could use in their daily work.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».