Using Specialized Monolingual Native-Language Corpora as a Translation Resource: A Pilot Study
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Cet article rend compte des résultats d'une expérience comparant deux traductions effectuées par des apprentis traducteurs. La première traduction a été faite à l'aide d'outils conventionnels, alors que pour la seconde l'outil consistait en un corpus monolingue spécialisé. Les résultats montrent que les traductions réalisées à l'aide du corpus sont de meilleure qualité en ce qui a trait à la compréhension du domaine, à la sélection des termes et à l'utilisation d'expressions idiomatiques. L'auteur observe que, bien qu'elle n'ait pu noter d'amélioration côté grammaire et registre, l'utilisation du corpus ne peut pas non plus être associée à une baisse de la qualité du travail.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it