Quality of Translation and Challenges of the New Millennium: Facts and Ethics
Notice bibliographique
Résumé
En nuestra época, marcada por la globalización y por los cambios \ndrásticos que se han producido en todos los aspectos de la vida, la \ntraducción de y hacia las lenguas internacionales se ha convertido \nen un reto diario al que se enfrentan los traductores del mundo \nentero. Estos retos dependen del tipo de traducción, de la lengua \nde llegada y de la lengua de partida así como del productor del \ntexto y del receptor. Durante la primera guerra del Golfo, la \nmayoría de la gente se informaba leyendo la prensa y viendo \nciertas cadenas de televisión, como por ejemplo la ABC (American \nBroadcasting Company), CBC (Canadian Broadcasting \nCorporation), NBC (National Broadcasting Commission) y la CNN \n(Cable News Network). Durante la tercera guerra del Golfo, \nsurgieron nuevas fuentes de información. Gracias a Internet, que \nnació un año después de la segunda guerra del Golfo (1991), el \nacceso a la información se hizo más fácil y rápido. Las noticias \nempezaron a obtenerse mediante la televisión, la radio y el \nordenador. Todo ello coincidió con un enorme impulso de la \ndemanda de traducciones del árabe al inglés y viceversa. Al \nYazira, con sede en Qatar, y Al Arabiya, con sede en Dubai, \nemitieron varios informes que sirvieron de apoyo a la prensa \noccidental. La traducción del inglés al árabe fue un reto que estas \nestaciones superaron con éxito al captar la atención tanto de \ntelespectadores árabes como no árabes. En tiempos de guerra, se \nhace muy necesaria la traducción de discursos políticos orales y \nescritos. Este estudio versa sobre la calidad de la traducción \ndurante las tres guerras del Golfo (1990-2003) y plantea las \nsiguientes preguntas: 1) ¿A qué problemas se enfrentan los \ntraductores de discursos políticos en tiempos de guerra al \nconvertirlos del árabe al inglés y viceversa? 2) ¿Qué papel \ndesempeña la tecnología de la información en el proceso de \ntraducción? 3) ¿Cómo mejorar la calidad de la traducción de textos \npolíticos para que las partes implicadas en el conflicto se \nentiendan mejor?
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 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 | 0,042 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,069 |
| Communication savante | 0,026 | 0,027 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».