Territorialité et extraterritorialité de la traduction du droit
Bibliographic record
Abstract
Langues, droits et territoires constituent un tout indissociable que la traduction du droit ne peut éluder. Les langues et les droits présentent à la fois une unicité et une diversité, une égalité et une hiérarchie selon l’angle de vision. La traduction non territorialisée correspond à une traduction verticale dans un contexte institutionnel de droit international ou régional négocié. L’équivalence traductionnelle se veut dès lors uniformisante afin de faciliter une interprétation uniforme d’un droit unique énoncé dans une multitude de versions linguistiques. L’Union européenne constitue, en ce sens, un paradigme. La traduction territorialisée correspond à une traduction horizontale réalisée dans les divers contextes de droit. Destinée, entre autres, à la connaissance d’un droit autre ou à la reconnaissance du droit de l’autre, voire à l’administration de justice, cette traduction présente des caractéristiques culturelles marquées. L’équivalence traductionnelle se veut dès lors localisée car empreinte d’une culture d’origine. Face au risque d’enfermement, le traducteur doit se prémunir contre tout juricentrisme. Cependant, peut-il éviter qu’un hégémonisme linguistique, juridique et territorial ne mène à une équivalence traductionnelle ?
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".