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Record W2103429511 · doi:10.7202/1032855ar

La recherche traductologique dans les domaines de spécialité : un nouveau tournant

2015· article· fr· W2103429511 on OpenAlexaffvenue
Sylvie Vandaele

Bibliographic record

VenueMeta Journal des traducteurs · 2015
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicTranslation Studies and Practices
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La recherche liée à la traduction pragmatique, et notamment dans les domaines de spécialité est, historiquement, minoritaire, car la traductologie occidentale s’est essentiellement développée à partir de questions soulevées par la traduction littéraire. Pourtant, la traduction pragmatique domine largement la pratique professionnelle. De même, la recherche traductologique a été l’objet de réticences de la part des praticiens et des étudiants. Nous formulons l’hypothèse que les préjugés négatifs, des deux côtés, trouvent leur source chez certains auteurs princeps fondateurs de la traductologie. La présente conférence explore ainsi les positions exprimées chez Berman, Schleiermacher et Ortega y Gasset, et remet en question la carte de Holmes, pour arriver à proposer une autre carte qui ouvre toutes les possibilités autant sur le plan de la recherche que sur le plan de la pratique. Par ailleurs, en raison du développement des outils informatiques, nous sommes convaincue que le traducteur devra de plus en plus se positionner comme un expert capable de conseiller adéquatement les donneurs d’ouvrages. Nous nous proposons donc, pour terminer, de dégager quelques pistes de recherche, concernant plus spécifiquement les domaines de spécialité, qui pourront s’épanouir dans le contexte de la traductologie, avec pour arrière-plan une volonté délibérée d’arrimer la pratique à la recherche et à la réflexion dite « théorique », et réciproquement.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.870
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.422
GPT teacher head0.374
Teacher spread0.048 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

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".

Quick stats

Citations9
Published2015
Admission routes2
Has abstractyes

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