Compilation de normes de traduction par l’annotation de corpus parallèles bilingues
Bibliographic record
Abstract
Nous proposons une méthode de découverte et de compilation des normes de traduction des concepts spécialisés employés dans des termes simples et complexes attestés dans un corpus parallèle bilingue. Les normes de traduction mises au jour par cette méthode ont la particularité d’être fondées sur l’usage et prennent appui sur des solutions de traduction éprouvées. Celles-ci sont essentielles à l’enseignement des compétences en traduction spécialisée telles que proposées par le groupe PACTE et généralement acceptées en traductologie. Notre méthode consiste à analyser la traduction des occurrences spécialisées de business en économie et en finance réunies dans un corpus bilingue constitué d’un échantillon d’occurrences aléatoires obtenues au moyen d’un concordancier en ligne. L’analyse repose sur trois catégories d’annotations et leurs corrélations : l’acception de business, la fonction de business dans le syntagme nominal et les modalités de traduction de business. Cette méthode d’analyse peut être facilement étendue à l’ensemble des concepts spécialisés de nature nominale qui sont des unités distinctives des textes de spécialité.
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 | 0.006 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.006 |
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".