La traducción al servicio de una línea editorial: la primavera árabe en el diario El País
Bibliographic record
Abstract
Les rubriques d’opinion de la presse sont devenues de vraies tribunes, un lieu approprié pour le débat d’idées où se réunissent toute une série d’intellectuels qui débattent leurs opinions sur tout type de sujets d’actualité. Dans la presse espagnole, ces articles ne sont pas seulement signés par des figures nationales : une grande partie est rédigée par des personnalités étrangères dont les textes doivent être traduits pour leur nouveau public. L’objectif du présent travail est de découvrir de quelle manière la traduction fonctionne dans les rubriques d’opinion de la presse espagnole, comment elle est utilisée et dans quel but. Nous avons donc centré notre analyse sur la position adoptée par le quotidien espagnol El País, dans le cas d’un événement de grande retombée médiatique : le printemps arabe qui a commencé en janvier 2011. À l’aide d’une méthode descriptive, nous avons étudié le poids de la traduction dans le cadre des activités d’une entreprise journalistique afin d’établir ses axes d’action, de déterminer ses lignes de conduite et sa portée dans la culture cible.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".