La traducción del discurso oral de la literatura infantil y juvenil alemana: las partículas modales ja y eben/halt al euskera
Bibliographic record
Abstract
Le but de cet article est de résumer les résultats de l’analyse de la traduction de certaines particules modales allemandes en basque. Les données proviennent de notre thèse sur la traduction de la littérature allemande pour enfants en langue basque, qui a été menée selon une méthodologie descriptive et avec un vaste corpus numérique de 33 oeuvres originales allemandes et leurs traductions. Étant donné que le corpus renferme à la fois des traductions directes et indirectes, cet article examine également les différents résultats obtenus en comparant les traductions directes et indirectes. Les particules modales allemandes sont très fréquentes, surtout dans le discours oral et dans le discours écrit informel. Ainsi, l’analyse de la traduction de ces particules dans une langue minoritaire comme le basque nous permet de plonger dans le problème de la traduction des éléments discursifs oraux dans une langue où la création de l’oralité fictive semble assez complexe. Une attention toute particulière est donnée à la mesure du niveau de standardisation et à l’observation des cas d’interférence.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".