La sociologie, l’interdisciplinarité et les recherches sur la traduction
Bibliographic record
Abstract
En se taillant une place de plus en plus visible dans les structures du monde universitaire globalisant grâce entre autres à la reconnaissance de doctorats en traductologie, les chercheurs qui représentent la traduction (traductologie ou Translation Studies) auraient tort d’imaginer qu’ils n’ont plus de problèmes d’identité. En effet, leur homogénéité comme communauté de chercheurs n’est pas évidente, quoique l’usage de l’anglais dans la désignation de la discipline – Translation Studies ou TS – risque de nous faire croire le contraire. L’hétérogénéité n’est pas forcément un handicap, mais l’absence de cohésion entre les différentes ailes des TS (formation des traducteurs et des interprètes; traduction dite automatique; recherches dites descriptives ou théoriques, tantôt appliquées, tantôt fondamentales) n’est pas de nature à nous rassurer. L’absence d’harmonie, camouflée non sans diplomatie dans le terme TS, ne manque pas de gêner l’intégration avec et dans les autres disciplines. Il y aurait lieu de distinguer entre homogénéité interne et externe, l’une renforçant sans doute l’autre. S’il est vrai que les spécialistes de la traduction n’ont pas toujours brillé dans les initiatives interdisciplinaires, la cécité réciproque n’est pas rare dans le monde universitaire. Il est plus grave encore de constater que certaines grandes tendances en matière de langue, linguistique, société et communication, susceptibles d’inspirer des formes de coopération nouvelles, ont été ignorées. C’est le cas, entre autres, des mouvements novateurs qui se concentrent sur l’internationalisation et la mondialisation. En somme, une conception statique du monde universitaire n’est guère compatible avec la recherche sur la traduction.
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 | 0.028 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.052 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.020 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".