La traduction du non-traduit dans les publicités à Chypre : Quels enjeux culturels ? Quels procédés cognitifs ?
Bibliographic record
Abstract
À partir d’un corpus de publicités affichées à Chypre durant le printemps 2006, cet article se propose de répondre aux questions suivantes : quels sont les procédés cognitifs en jeu lorsque le texte laisse ou emploie sciemment une langue dite étrangère ? En particulier, quels sont les jugements et étapes effectués par les lecteurs, devenus traducteurs malgré eux, des publicités à Chypre pratiquant l’alternance de code anglais-grec, les deux langues se trouvant présentes dans le même texte ? Quel sens transmet-on sans traduire la langue ? Afin de répondre à ces questions nous prenons en compte les différents contextes linguistiques particuliers à Chypre auxquels sont confrontés les différents publics à qui s’adressent de telles publicités (bilingues ou diglossiques), les connaissances socio-culturelles indispensables pour déchiffrer la fonction ludique du slogan publicitaire ainsi que la dimension pragmatique dont l’effet perlocutoire dépendra justement du niveau de bilinguisme des différentes communautés impliquées dans le processus.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".