Bibliographic record
Abstract
À l’ère actuelle qui est sans aucun doute marquée par la mondialisation, il n’est plus à démontrer que notre monde devient de plus en plus un village planétaire où tout se rapproche en rien de temps; et d’où la nécessite de faciliter la communication et surtout la compréhension entre les peuples et les pays. Partant de ce constat, on sera en ordre de rappeler que la traduction occupe donc une place importante dans la société moderne. Cependant, force est de constater que l’activité traductionnelle ne suit pas le même rythme d’un pays à l’autre et cela est dû à bon nombre de facteurs. Dans la présente étude, notre objectif premier est de démontrer les différents niveaux auxquels se situe le marché de traduction entre les deux pays qui constituent notre étude de cas, en l’occurrence le Canada et le Nigéria. Le but ultime de l’étude, qui se veut à la fois analytique, comparative, informative et correctionnelle, est de juxtaposer les deux contextes canadien et nigérian afin de voir comment l’un peut tirer profit de l’expérience de l’autre, pour ainsi contribuer au développement de la traduction dans le monde.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.019 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".