Multilingual Legal Text Authentication and Harmonization of Legal Terminology: Foreign Models and Prospects for Kazakhstan
Notice bibliographique
Résumé
In the context of Kazakhstan’s integration into the international legal framework, the issue of ensuring linguistic authenticity of bilingual legal texts—officially published in Kazakh and Russian—gains particular importance. Discrepancies in meaning between the two language versions can negatively impact legal certainty, judicial consistency, and public trust in law. This study aims to comprehensively examine foreign models of legal text authentication and terminology harmonization and assess their applicability to Kazakhstan’s legislative process. Special focus is given to systems in Canada, Switzerland, Belgium, the EU and CIS countries. The relevance of this topic lies in addressing the institutional and linguistic barriers that hinder full equality between Kazakh and Russian in criminal law. The practical significance of the work is reflected in its development of specific proposals to improve Kazakhstan’s bilingual lawmaking, based on international standards. The research methodology is grounded in comparative legal analysis, examination of constitutional and sectoral acts, judicial practice, and academic literature. The study identifies effective institutional mechanisms and terminological strategies that support authenticity. It highlights the need for simultaneous bilingual drafting and enhanced linguistic review of legislative texts. A set of best practices and adaptation mechanisms for Kazakhstan is proposed. This research contributes to improving legal language quality and advancing the field of legal linguistics in Kazakhstan. The outcomes can be applied to prevent legal uncertainty arising from linguistic mismatches in legislation and to ensure equal interpretability of laws in both state languages.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».