Stratégies de traduction : les introductions et les conclusions dans des textes de vulgarisation scientifique
Bibliographic record
Abstract
Cette étude a pour objectif d’examiner les stratégies interprétatives mises en oeuvre pour traduire les introductions et les conclusions de textes de semi-vulgarisation scientifique. En effet, l’analyse d’éléments textuels déterminés, comme les signes qui contribuent à la construction d’un réseau de cohérence, les mécanismes d’agencement des segments et les marques de polyphonie et notamment le degré de spécialisation du lexique employé révèlent que, dans ces deux blocs textuels, le langage a une fonction essentiellement argumentative qui contraste avec la fonction informative de la partie centrale du texte. La non prise en compte de ces spécificités lors du processus de traduction peut introduire des modifications au niveau de la fonction pragmatique, du point de vue et de l’intention de l’auteur du texte original. L’interprétation du texte devrait donc intégrer les sens primaires et secondaires, les valeurs et les fonctions de ces deux espaces textuels pour que le texte traduit reproduise la même fonction d’introduction et de conclusion que l’original.
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 | 0.007 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".