Les termes entre traduction, vulgarisation, médiation et transfert des connaissances : le cas des revues <i>Scientific American</i> et <i>Pour la Science</i>
Notice bibliographique
Résumé
La vulgarisation scientifique, pratique discursive dont les origines remontent au XVII e siècle, est aujourd’hui reconnue comme l’une des principales stratégies de transmission des savoirs issus du champ scientifique. Dans cette contribution, nous proposons une réflexion sur les formes contemporaines de cette pratique, à travers l’analyse d’un corpus d’articles récents constitué ad hoc , tirés de Scientific American et de son édition française, Pour la Science . Notre étude s’articule autour de deux objectifs complémentaires. D’un côté, nous cherchons à mettre au jour la place occupée par les termes dans ce processus de traduction intralinguale, c’est-à-dire une traduction de la langue savante vers une langue plus accessible. Cette analyse permet de mettre en lumière le rôle de la terminologie dans les articles retenus et d’examiner comment ces termes, en tant que vecteurs de connaissances spécialisées, sont mobilisés dans une opération de vulgarisation scientifique, elle-même envisagée sous l’angle de la traduction entre l’anglais et le français, dans le cadre des revues considérées. D’un autre côté, à partir d’un échantillon d’articles issus de notre corpus, nous proposons une analyse de leur traduction, qui est une traduction spécialisée à part entière, de l’anglais vers le français, afin d’alimenter une réflexion sur la figure du vulgarisateur : intermédiaire entre les spécialistes et les non-spécialistes, son rôle est d’interpréter le discours scientifique afin d’en permettre la compréhension. Il appartient à cette figure de prendre en compte à la fois les exigences des scientifiques et la spécificité de leur terminologie, ainsi que les attentes et les limites de compréhension d’un public qui ne maîtrise pas toujours l’usage des termes spécialisés propres à un domaine scientifique particulier.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,021 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».