Wege ins Labyrinth – Fragestellungen und Methoden der Übersetzungsprozessforschung im Überblick
Bibliographic record
Abstract
C’est au milieu des années 1980 que sont apparues les premières études expérimentales visant à explorer les processus psycholinguistiques à la base de l’opération de traduction. Partant d’un corpus de données, ces études ont examiné pour la première fois ce qui se passe dans la tête des traducteurs au cours de cette opération mentale particulièrement complexe. Depuis la « psycho-traductologie » s’est établie en tant que nouveau domaine de recherche spécialisé au sein de la traductologie générale. Le présent article se propose de déterminer l’objet et les principales méthodes de ce domaine de recherche en examinant quatre questions : (1) Quels sont les points de départ et les approches caractéristiques de ce domaine de recherche ? (2) Quelles sont les questions auxquelles la psycho-traductologie veut trouver des réponses ? (3) Avec quelles méthodes peut-on collecter des données pertinentes à ces questions ? (4) Avec quelles méthodes peut-on analyser et interpréter les données collectées ?
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 | 0.043 | 0.093 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.023 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.043 | 0.009 |
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".