L’autoévaluation appuyée sur l’outillage textométrique dans l’enseignement de la traduction
Bibliographic record
Abstract
Dans un contexte d’enseignement de la traduction, nous comparons différentes traductions françaises d’un même texte original en anglais (le discours d’investiture prononcé par le président Barack Obama en 2009). Certaines des traductions ont été réalisées par des traducteurs professionnels, d’autres par des outils automatiques, d’autres enfin par des apprenants traducteurs. Les outils textométriques permettent de mettre en évidence les similitudes et différences entre les traductions proposées. L’utilisation de l’alignement du corpus au niveau du paragraphe permet de construire un réseau de correspondances à partir desquelles les calculs textométriques produisent des résultats particulièrement intéressants. L’analyse verticaledes traductions permet de localiser des portions du texte original que les traducteurs ont traitées de manière similaire. En utilisant cette même approche, nous pouvons aussi localiser les fragments qui donnent lieu, à l’inverse, à des traductions différentes et explorer l’éventail des traductions proposées. Les ressources numérisées ainsi élaborées constituent une aide précieuse pour juger de la qualité du travail fourni par les apprenants. Elles leur fournissent, par ailleurs, un outil d’autoévaluation efficace.
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 | 0.010 | 0.054 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.007 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.011 |
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".