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Record W2511665829 · doi:10.7202/1036987ar

Doute et négociation : la perception des traducteurs professionnels

2016· article· fr· W2511665829 on OpenAlexaffvenueabout
Isabelle Collombat

Bibliographic record

VenueMeta Journal des traducteurs · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicTranslation Studies and Practices
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical sciencePhilosophySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le présent article, qui porte sur la perception qu’ont les traducteurs et traductrices du doute et de la négociation dans leur pratique professionnelle, part du constat que l’intégration explicite des compétences dites « émotionnelles » dans la compétence globale du traducteur est encore embryonnaire, alors que les spécialistes de la notion de compétence en ont démontré le rôle central. De fait, la gestion du doute (rationnel comme personnel) et la négociation, qui ressortissent à la dimension interpersonnelle, sont omniprésentes dans l’exercice de la profession : mal gérée, la composante relationnelle peut constituer une source de difficultés obérant la compétence globale du traducteur en nuisant notamment à sa confiance en soi. Les aspects concrets du doute et de la négociation dans la pratique de la traduction professionnelle y sont étudiés par l’intermédiaire d’un sondage effectué auprès de traducteurs professionnels francophones du Québec et du Canada, visant à examiner la manière dont ils vivent et gèrent le doute dans la négociation au quotidien. L’analyse des réponses des 180 participants est abordée selon quatre thématiques couvrant les différences entre hommes et femmes ainsi que l’influence du nombre d’années d’expérience, du domaine de spécialité et du contexte d’exercice de la profession.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Review · Consensus signal: Review
Teacher disagreement score0.905
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0010.004
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.092
GPT teacher head0.318
Teacher spread0.226 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreReview

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".

Quick stats

Citations3
Published2016
Admission routes3
Has abstractyes

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