Bibliographic record
Abstract
Il manuale è dedicato agli aspetti applicativi delle tecnologie informatiche per la traduzione assistita (tecnologie CAT, dall’inglese: Computer Aided Translator). \nLe tecnologie CAT hanno trovato ampio impiego in vari settori della politica, dell’economia, delle attività sociali e culturali. Esse sono ampiamente diffuse nelle Commissioni dell’Unione Europea, nelle strutture governative di numerosi Paesi (Stati Uniti, Canada, Francia, Russia, Germania, Giappone ecc.), nelle organizzazioni militari e paramilitari, nelle organizzazioni internazionali, nei grandi gruppi multinazionali come pure nelle piccole aziende commerciali. \nL’applicazione professionale delle tecnologie CAT consente di potenziare e migliorare, con punte fino all’80%, la produttività dei progetti di traduzione. \nNel manuale viene fornita, per la prima volta, un'esposizione sistematica degli aspetti applicativi delle tecnologie CAT, partendo da una rassegna delle tappe e delle prospettive di sviluppo, per passare quindi alla classificazione dettagliata e all'analisi delle capacità applicative e dei limiti di tutti i tipi di applicazioni dei sistemi CAT. Segue poi la descrizione dettagliata delle tecnologie e delle loro possibilità di impiego. Tra le tecnologie che utilizzano sistemi di traduzione assistita e sistemi con funzione di memoria di traduzione le più diffuse sono ©Prompt, ©Systran e ©Trados. Le tecnologie sono considerate dal punto di vista del loro impiego integrato. Vengono infine date numerose raccomandazioni pratiche sulla loro effettiva efficacia, nonché gli indirizzi dei siti Internet dove si possono trovare versioni gratuite (free version) o demo di tutti i tipi di programmi CAT. \nIl manuale è di tipo applicativo e si rivolge a studenti, dottorandi, ricercatori e a tutti coloro che svolgono mansioni pratiche nell'ambito della traduzione: specialisti di settore e manager, operatori nel campo delle relazioni internazionali, traduttori professionisti, linguisti e filologi. \nIl manuale è il frutto di un lavoro didattico e di ricerca di quattro anni, denominato Tecnologie per la traduzione assistita italiano-russo-italiano (finanziato dal Murst sul progetto "Rientro cervelli") ed è stato sperimentato e verificato con corsi specifici presso la Scuola superiore di lingue moderne per interpreti e traduttori dell’Università degli studi di Trieste.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".