Théories et pratiques de l'interprétation de service public [S. Pointurier (2017). Paris: Presse Sorbonne Nouvelle (ISBN: 9782878546996)]
Bibliographic record
Abstract
Un seul apres-midi m'aura ete necessaire pour devorer le premier livre de Sophie Pointurier, un essai d'un peu plus de 100 pages. De l'Antiquite a la mondialisation en passant par le traite de Versailles - qui coiffe la transition du francais vers l'anglais comme langue internationale, ai-je appris - l'auteure donne de precieuses cles au lecteur en quete de (nouvelles) connaissances a propos d'un metier millenaire des plus humbles, l'interpretariat. J'utilise ici le terme « interpretariat » pour referer a la fonction ou au metier de l'interprete, ce que Sophie Pointurier nomme « interpretation ». Dans cette note de lecture, je restreins l'emploi du terme « interpretation » a l'action de traduire oralement. La double formation d'interprete et de chercheure a la Sorbonne Nouvelle, ou elle dirige le Master d'Interpretation de la langue des signes francaise de l'Ecole superieure d'interpretes et de traducteurs, fait du docteure Pointurier la personne tout indiquee pour instruire aussi bien le chercheur que l'interprete de metier. Le livre offre d'ailleurs deux sections : on aborde des notions theoriques tirees de sources scientifiques considerables, pour ensuite passer a des applications pratiques dans trois contextes publics : judiciaire, medical et pedagogique. Bien qu'on y retrouve un nombre de reflexions originales a propos de la langue des signes, je vais restreindre, par souci de concision, ma synthese a l'interpretariat en general.
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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 | 0.004 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.023 | 0.021 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.006 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.032 | 0.009 |
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".