La capacité d’assertion garantie ou la fin (provisoire) de l’incertitude
Bibliographic record
Abstract
L’incertitude fait partie intégrante du quotidien du traducteur professionnel. Elle découle de multiples imperfections du message original et de la capacité de compréhension immédiate de ce message par le traducteur. S’appuyant sur un exemple tiré d’un texte pragmatique, l’analyse portera sur la levée d’une incertitude par l’application de la théorie interprétative de la traduction (TIT) élaborée et développée par Danica Seleskovitch (1921-2001) et Marianne Lederer. Cette approche doit normalement permettre à un traducteur compétent de réunir les éléments propres à aboutir à une équivalence fonctionnelle entre l’original et la traduction. L’analyse mettra néanmoins en lumière certaines zones d’incertitudes inhérentes à la théorie interprétative. Il s’agit donc de proposer un enrichissement de cette école interprétative par les concepts et méthodes de la théorie de l’enquête de John Dewey, afin de lever ces incertitudes. En ce sens, loin de remettre en cause cette théorie et son caractère tout à fait opérationnel pour les professionnels de la traduction et de l’interprétation, cet article s’inscrit pleinement dans la réflexion intellectuelle autour des approches pragmatiques de la traduction voulue par les fondatrices de la TIT.
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 | 0.017 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.021 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".