Certaines considérations sur les particularités psycholinguistiques de la traduction et de l'autotraduction comme processus de médiation culturelle
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we examine the psycholinguistic specificities of translation and self-translation as processes of cultural mediation in multilingual spaces. This strategy employs a multidisciplinary approach (experimental psycholinguistics, comparative studies, discourse analysis) and focuses primarily on the Republic of Moldova, where Romanian (79.9%), Russian (11.6%), Gagauz (3.6%), Ukrainian (3.0%), Bulgarian (1.2%), Romani (0.3%), and other languages coexist. We compare all the results presented here with those relating to other multilingual societies (those of Canada, Belgium, etc.). Validated data (censuses, empirical studies) are cited to support the analysis. The article references the research of Grosjean, Jeanneret, Pavlenko, Kroll, Bialystok, Dewaele, and other scientists. Two tables summarize the sociolinguistic data and the comparative cognitive performance. One figure schematically represents the linguistic distribution in Moldova, and another illustrates the brain mechanisms of bilingualism. Concrete examples (bilingual writers, educational policies) are presented. The analysis shows that translation and self-translation engage cognitive mechanisms of inhibition and control specific to bilinguals, shaping complex identity postures. These linguistic processes are strongly contextualized by the sociocultural situation (language status, language policies, interethnic contacts). In conclusion, the importance of considering these psycholinguistic dimensions in language training, cultural mediation, and understanding identity dynamics in bilingual communities is emphasized.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,030 |
| Communication savante | 0,010 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».