Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
La présente étude vise à analyser les stratégies employées par différents traducteurs pour la traduction des noms propres dans les oeuvres littéraires. Sur la base de trois oeuvres de la littérature contemporaine en langue allemande, on analysera les traductions paires espagnoles de chaque traducteur, ce qui nous permettra, tout d’abord, de mettre en lumière les techniques utilisées dans la traduction des noms propres et leurs résultats, puis d’extrapoler à l’ensemble des trois doublets, pour voir s’il y a des aspects diachroniques qui distinguent les deuxièmes traductions (TM2) des premières traductions (TM1), c’est-à-dire s’il y a une relation entre la TM1 et TM2 analysées. L’analyse de la méthode employée par les six traducteurs est précédée d’une réflexion qui fournit des réponses à plusieurs questions liées aux propriétés idiosyncrasiques des noms propres et au traitement spécial en traduction.
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.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 it