Perspectives linguistiques des erreurs d’interprétation judiciaire
Notice bibliographique
Résumé
Au Canada, toute personne qui estime ne pas assez bien comprendre la langue utilisée pour saisir l’entièreté des pourparlers et faire valoir son point de vue dans la langue utilisée, peut demander l’aide d’un.e interprète lors des procédures judiciaires. Dans ce cadre, l’interprétation consécutive, qui consiste à traduire oralement les énoncés des intervenant.e.s ou d’un témoin, peut parfois contenir des erreurs. Celles-ci, lorsqu’elles surviennent, peuvent avoir des conséquences importantes, non seulement sur la vie de la personne demanderesse ou accusée mais aussi, en ce cas, lors d’une demande de révision de procès, dans un système judiciaire déjà très chargé. L’objectif principal de ma recherche est de répertorier, expliquer et classifier ces erreurs d’interprétation selon les domaines de la linguistique. En extrayant des informations pertinentes à partir de documents judiciaires et d’articles de presse, j’ai constitué un corpus de données sur les erreurs en interprétation judiciaire. Ces erreurs sont ensuite analysées de manière détaillée et classifiées selon des domaines de la linguistique tels que le vocabulaire, la syntaxe, la sémantique et la pragmatique. La recherche inclut des cas issus des instances judiciaires provinciales du Québec ainsi que du niveau fédéral, en particulier des tribunaux qui traitent des affaires d’immigration. Ce travail met en lumière les défis rencontrés pour obtenir une interprétation fidèle, notamment les enjeux liés aux nuances culturelles et aux processus cognitifs impliqués dans l’interprétation. Je serai également amenée à nommer et à examiner les répercussions juridiques et sociales de ces erreurs. En diffusant les résultats, cette recherche vise à sensibiliser les interprètes et leurs formateurs aux erreurs courantes et leurs conséquences potentielles, contribuant ainsi à améliorer la qualité linguistique de l’interprétation judiciaire.
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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,022 |
| Communication savante | 0,016 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».