Approche cognitive de la traduction dans les langues de spécialité : vers une systématisation de la description de la conceptualisation métaphorique
Bibliographic record
Abstract
La conceptualisation métaphorique est un processus fondamental de la pensée largement mis en oeuvre dans la modélisation scientifique, y compris en biomédecine. Pour accéder à la compréhension des textes scientifiques, il est essentiel de pouvoir appréhender les métaphores conceptuelles parcourant le domaine de spécialité envisagé. Selon notre hypothèse de travail, non seulement la conceptualisation métaphorique fonde la spécificité d’un domaine, mais encore sous-tend-elle en grande partie la terminologie et la phraséologie des langues de spécialité. En maîtriser le repérage procure donc un outil cognitif puissant permettant de fonder un grand nombre de décisions traductionnelles. Le présent article fait état d’une méthodologie autorisant la description systématique de collocations motivées par une conceptualisation métaphorique sous-jacente. La question du repérage des unités lexicales témoignant d’une conceptualisation métaphorique (« indices de conceptualisation ») sera abordée, puis une caractérisation de collocations mises en jeu autour de ces unités lexicales particulières sera proposée. La description des collocations sera envisagée à l’aide des fonctions lexicales de la Théorie Sens-Texte, lesquelles pourront être utilisées afin de faciliter le passage d’une langue à l’autre.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".