L’assurance qualité des traductions : items sélectionnés et évaluation assistée par ordinateur
Bibliographic record
Abstract
Inspiré par les critères relatifs à l’assurance qualité du réseau EMT (Master européen en traduction) ainsi que par l’importance accrue accordée à la qualité des traductions auprès des prestataires de services de traduction, le présent article vise tout d’abord à relier ces deux dimensions aux succès enregistrés par les formats d’apprentissage hybride récemment intégrés dans les programmes d’études universitaires. Il propose ensuite l’adoption d’une méthode d’évaluation des traductions à l’aide d’items sélectionnés, de manière à favoriser l’équité, l’objectivité et l’impartialité chez les évaluateurs concernés, notamment quand il s’agit d’évaluer les examens d’admission dans les institutions internationales. Parallèlement, la méthode évaluative généralement adoptée, dite analytique, est révisée en vue de l’insérer dans un outil d’assurance qualité permettant d’offrir une rétroaction identique et exhaustive à l’ensemble des candidats et des étudiants. Cette méthode analytique révisée constituera un instrument de rétroaction qui complétera les formats d’apprentissage hybride et la méthode évaluative à l’aide d’items sélectionnés.
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 | 0.068 | 0.135 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".