MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7033660445

Sesgo de género en la traducción automática: reflexiones para una traducción feminista y análisis comparativo entre dos herramientas (DEEPL Y Google Translate)

2023· dissertation· es· W7033660445 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueRepositori UJI (Universitat Jaume I) · 2023
Typedissertation
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender and Feminist Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersonaContext (archaeology)Quantitative methodology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El sesgo de género es un problema actual que afecta a numerosos ámbitos, uno de ellos es la traducción. Esto se evidencia particularmente en el sector de la traducción automática, que está cobrando cada vez más importancia debido al aumento de su uso en las últimas décadas. Este uso no está exento de polémicas en la comunidad traductora y a esta clase de herramientas aún les queda mucho desarrollo por delante. Una de las principales problemáticas que presentan los traductores automáticos es el sesgo de género, que se encuentra reflejado en sus traducciones. Los motores de traducción automática más avanzados usan redes neuronales que han sido entrenadas con corpus, es decir, con textos traducidos por profesionales de la traducción. Esto significa que la raíz de este problema no se encuentra en el hecho de que esté hecha a través de máquinas, sino en la sociedad en sí y en la percepción que toda persona tiene sobre el género. La mayor parte de profesionales tiene unos esquemas mentales que le hacen traducir con un sesgo sexista, androcentrista y patriarcal, en la gran mayoría de los casos, de manera inconsciente. En este trabajo, se empezará explicando la traducción automática, los sistemas que hay y su funcionamiento. Seguidamente, se diferenciará entre lenguas naturales y lenguas con marcas de género y se expondrán los retos de traducción entre las mismas. A continuación, se definirá el concepto de lenguaje no sexista y se realizará una recopilación de estrategias tanto para evitar un lenguaje patriarcal como para traducir de manera feminista, incluyendo las propuestas de la escuela de Quebec. Posteriormente, se realizará un análisis comparativo en el que se evaluará de qué manera DeepL y Google Translate resuelven algunos problemas de traducción relacionados con el género, para observar si es cierto que se ven afectados por los estereotipos de género, reforzándolos a su vez. Por último, se expondrán las conclusiones extraídas a lo largo de toda la investigación.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,179
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle