Bibliographic record
Abstract
L’étude des processus cognitifs durant l’accomplissement de l’acte traductionnel constitue un défi important pour les spécialistes en didactique de la traduction. Selon toutes les indications, la connaissance de ces processus peut constituer le fondement pour esquisser des nouvelles méthodes d’enseignement qui viseront au développement des aptitudes cognitives des traducteurs en vue d’améliorer leurs performances qualitatives et quantitatives. Les recherches en la matière doivent porter sur deux axes principaux : celui de la lecture, en tant qu’activité cognitive qui permet au traducteur d’aborder le contenu du texte qu’il a à traduire et de vérifier par la suite le résultat de son travail, ainsi que celui du fonctionnement du système mnésique lors de l’acte traductionnel. À titre indicatif les recherches peuvent viser à la formation de la représentation mentale du texte à traduire et son traitement lors de la traduction, l’étude des stratégies en vue d’accomplir l’acte traductionnel, l’étude des stratégies de gestion des ressources cognitives du traducteur, etc.
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 | 0.006 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
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".