Un multi-outil adapté au parcours cognitif de l’étudiant en traduction spécialisée : application à la biomédecine
Bibliographic record
Abstract
Le site BiomeTTico vise à répondre aux difficultés soulevées par l'apprentissage de la traduction spécialisée (biomédecine).Il s'agit d'un multi-outil informatique d'aide à l'enseignement de la traduction biomédicale au baccalauréat et aux cycles supérieurs, conçu en fonction d'une approche cognitive de l'apprentissage et de la pratique de la traduction .Prenant en compte différentes catégories d'utilisateurs, il se veut également une plate-forme de valorisation des travaux de recherche, notamment au 2 e et au 3 e cycles, et, dans une certaine mesure, un site de référence pour les traducteurs professionnels .L'organisation du site est fondée sur des principes d'utilisabilité, d'interactivité et de participation collaborative au contenu, adaptés à un contexte pédagogique.Il intègre différents produits de la recherche menée ces dernières années et il est appelé à évoluer dans le temps.Bien que son contenu soit spécifique à la biomédecine, sa structure est réutilisable dans d'autres contextes d'enseignement de 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 | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.007 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| 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".