Les mémoires de traduction et le rapport au texte : ce qu’en disent les traducteurs professionnels
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente les résultats partiels d’une étude ethnographique menée auprès de traducteurs professionnels. Dans son ensemble, l’étude porte sur l’utilisation des technologies langagières, notamment les mémoires de traduction, et la satisfaction du traducteur professionnel dans un environnement de travail de plus en plus « technologisé ». Pour les besoins de l’article, nous nous sommes limité à un aspect de l’étude, soit le rapport qu’entretiennent les traducteurs avec leur texte. Par exemple, de quelle manière le recours massif aux mémoires de traduction transforme-t-il le rapport au texte ? Le recours systématique aux mémoires de traduction est-il problématique à certains égards, comme l’avancent certains chercheurs ? Les traducteurs ont-ils l’impression de traduire de façon non linéaire, de se trouver devant un texte discontinu ? Le cas échéant, de quelle manière voient-ils ces changements au processus de traduction ? Pour répondre à ces questions, nous examinerons les résultats d’une étude réalisée dans trois entreprises et services de traduction situés au Canada, et qui nous a permis de mener des entretiens semi-dirigés auprès de plus de cinquante langagiers et d’observer les traducteurs à l’oeuvre.
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 | 0.014 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.015 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".