The role of applied linguistics in enhancing medical translation accuracy: a corpus-based approach
Notice bibliographique
Résumé
In the era of globalized healthcare, the precision of medical translation is essential for patient safety, professional communication, and international knowledge exchange. Inaccurate translations of medical documents may lead to clinical errors, ethical violations, or loss of trust between healthcare providers and patients. This article explores how principles and methods of applied linguistics, with a particular focus on corpus-based analysis, can improve the accuracy and consistency of English–Ukrainian medical translation. The study reviews current international and Ukrainian research on specialized translation, discussing how linguistic theory, cognitive processing, and sociocultural factors influence translation outcomes. It highlights corpus linguistics as an evidence-based approach that enables translators to identify authentic patterns of terminology, phraseology, and register in biomedical discourse. The paper also examines challenges in Ukrainian medical translation, including terminological inconsistency and insufficient corpus resources. The pedagogical implications for translator training within Ukrainian higher education are discussed, emphasizing data-driven learning and applied-linguistic competence. The integration of corpus methods and applied-linguistic frameworks offers a practical foundation for standardizing Ukrainian medical terminology and fostering the professionalization of translators. The article concludes by emphasizing future research prospects, such as developing large-scale English–Ukrainian medical corpora, incorporating natural language processing tools, and embedding corpus-informed pedagogy into translation curricula.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».