Les tècniques de traducció (dels referents culturals) : retorn per a quedar-nos-hi
Bibliographic record
Abstract
Aquest article té com a objectiu fer una revisió d'algunes de les classificacions de tècniques de traducció que s'han proposat en la literatura, agrupar aquestes classificacions en tipus (d'acord amb el criteri subjacent), discutir la conveniència de fer servir classificacions generals (vàlides per a qualsevol problema de traducció) o específiques per a cada problema i, finalment, fer una proposta de tècniques de traducció dels referents culturals (com a problema concret que pot servir d'il·lustració dels punts anteriors). En tot treball descriptiu, el concepte de tècnica de traducció ha d'ocupar una posició central (juntament amb la tipologia del fenomen estudiat i els factors que incideixen en la presa de decisions) a l'hora de determinar les regularitats o normes en la conducta traductora.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".