Bibliographic record
Abstract
Avant de prétendre à un code de déontologie, le traducteur est tenu de se conformer à un droit. De fait, on constate que les deux documents qui visent à améliorer la condition du traducteur et lui préciser ses droits et devoirs sont la Recommandation de Nairobi (1976) et la Charte du traducteur (1963-1994). Or, ces documents ne sont pas contraignants et n’ont pas de valeur juridique autonome dans la mesure où ils sont soumis à la législation qui administre le droit du traducteur qui est, en l’occurrence, le droit de l’auteur. Alors que sur le plan philosophico-juridique le droit du traducteur est sous-tendu par les déterminants d’un droit de la traduction et du métadiscours littéraire sur l’auctorialité, cet article tente de mettre au jour une éthique du traducteur, dans le contexte du déséquilibre dans la production du savoir et de la culture entre pays industrialisés et pays en développement, qui réponde aux besoins de la construction d’un nouvel ethos traductif, d’une nouvelle identité pour le traducteur. Dans le prolongement des pensées philosophiques derridiennes et de la traductologie post-coloniale, il s’agira d’énoncer les principes qui devraient contribuer à penser l’élaboration d’une éthique traductive « citoyenne et altermondialiste ».
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.011 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.041 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".