Bibliographic record
Abstract
En traduction, comme dans d’autres disciplines, la notion de problème a suscité un intérêt croissant au cours des dernières années. Néanmoins, l’ensemble des travaux consacrés à l’analyse du problème de traduction est loin de constituer un axe de recherche homogène, ce qui est encore aggravé par le manque d’études synthétisant et contrastant les différents apports sur la question. Pour pallier cette lacune, le présent article analyse et met en lumière la notion de problème telle qu’elle a été développée par quelques spécialistes importants du processus de traduction. La première partie passe en revue la notion de problème dans d’autres disciplines. La seconde recueille et analyse les principales études relatives au problème de traduction et aux différentes approches. Elle établit également une relation entre les processus de résolution de problèmes en traduction et les stratégies de traduction. Notre contribution vise à une meilleure compréhension des processus de résolution de problèmes en traduction, et à présenter une rétrospective de travaux parmi les plus significatifs dans ce domaine.
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 | 0.033 | 0.052 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.043 |
| Scholarly communication | 0.027 | 0.038 |
| Open science | 0.005 | 0.012 |
| Research integrity | 0.010 | 0.010 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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".