Bibliographic record
Abstract
A criação de recursos terminológicos multilingues, em geral, e de recursos terminológicos multilingues cobrindo a área do direito, em particular, depara-se frequentemente com o problema de ligar terminologias potencialmente anisomórficas devido a diferenças entre sistemas conceptuais, linguísticos e culturais. Esta dificuldade tem feito com que a qualidade e até mesmo a possibilidade da tradução de textos jurídicos tenha sido questionada, pois para alguns autores certos termos jurídicos são simplesmente intraduzíveis. Nesta contribuição pretende-se mostrar que a intraduzibilidade da terminologia jurídica pode ser relativizada. Para tal propõe-se uma metodologia baseada na teoria da semântica das frames (Fillmore 1977, 1982, 1985; Fillmore and Atkins 1992) para a identificação de equivalentes de termos jurídicos, nomeadamente de verbos jurídicos. Esta metodologia foi testada na compilação do JuriDico (http://olst.ling.umontreal.ca/juridico), um recurso lexical bilíngue (inglês-português) que pretende descrever a terminologia usada nos acórdãos do Supreme Court of Canada e do Supremo Tribunal de Justiça de Portugal. O objectivo principal deste dicionário, ainda em fase inicial, é a de oferecer aos tradutores os vários tipos de equivalentes terminológicos para que eles possam produzir traduções de qualidade.
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 | 0.017 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".