Localisation, traduction et diversité sociolinguistique en Afrique sub-saharienne : stratégies et perspectives
Bibliographic record
Abstract
Pour les langues d’Afrique sub-saharienne, localisation et traduction interviennent dans un double jeu de contraintes linguistiques et sociolinguistiques et font face à deux tendances parfois conflictuelles : la mondialisation, d’une part, et les politiques déclarées de promotion de la diversité linguistique, d’autre part. En nous focalisant sur les pratiques s’appuyant sur les technologies de l’information, à la fois outils de la localisation et de la traduction en langues africaines et moyens de développement de celles-ci, nous présenterons les problèmes liés à ces activités et exposerons comment ces activités s’organisent et se déploient dans le contexte actuel. Nous ferons état de la présence des langues africaines sub-sahariennes dans les environnements numériques et proposerons une analyse de la dynamique de la traduction où s’articulent des processus et des pratiques qui agissent selon deux axes, l’un de facilitation et l’autre de complexification.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".