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Record W1981238267 · doi:10.7202/1028656ar

Traduction, bilinguisme et langue de travail : une étude de cas au sein de la fonction publique fédérale canadienne

2015· article· fr· W1981238267 on OpenAlexaffvenueabout
Matthieu Leblanc

Bibliographic record

VenueMeta Journal des traducteurs · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicInterpreting and Communication in Healthcare
Canadian institutionsUniversité de Moncton
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Seront présentés, dans le présent article, les résultats partiels d’une étude ethnographique menée dans un ministère de la fonction publique canadienne situé en milieu minoritaire francophone (Moncton, Nouveau-Brunswick). Il sera notamment question de la place qu’occupe la traduction dans ce milieu de travail et du rôle qu’elle y joue. L’étude révèle que même si l’anglais et le français sont les langues officielles de travail dans ce ministère (en vertu de la Loi sur les langues officielles du Canada), c’est l’anglais qui demeure la langue de travail commune ; c’est ainsi grâce à la traduction que le ministère est en mesure de répondre à ses obligations en matière de langue de travail. Il s’agit donc d’un environnement de travail diglossique où les deux langues, malgré leur statut officiel, n’ont ni le même poids ni le même prestige. Cette situation soulève des questions importantes sur la place du français comme langue de travail, les stratégies de traduction privilégiées, les rapports de pouvoir entre les langues et les locuteurs, et enfin l’efficacité de la politique linguistique institutionnelle du gouvernement du Canada.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.018
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.568
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0180.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.093
GPT teacher head0.397
Teacher spread0.304 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations9
Published2015
Admission routes3
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