L’état des lieux de la formation en traduction professionnelle au Nouveau-Brunswick
Bibliographic record
Abstract
Résumé Cet article a pour objet de promouvoir la recherche sur un modèle de cursus en traduction professionnelle adapté à la réalité canadienne et conçu pour répondre à un monde en mutation, dont le Canada fait partie intégrante. L’accent traditionnel mis sur les compétences en lecture, en écriture et en calcul dans le système scolaire se déplace vers les compétences en manipulation technologique, alors qu’on oublie fréquemment que l’apprentissage dans les domaines techniques et scientifiques peut être miné par la maîtrise insuffisante de la langue maternelle (lecture et écriture) tout comme par celle du calcul, car la littératie est à la base de l’apprentissage. En effet, nos sociétés technocratiques et mercantiles valorisent de moins en moins ce qui semble avoir été autrefois la voie royale menant à la profession de traducteur, à savoir la maîtrise du français écrit grâce au cours classique, formation dispensée par des établissements d’enseignement secondaire et post-secondaire au Canada français avant la création des cégeps, les décriant comme étant peu utiles. Le moment est arrivé de repenser les cursus de traduction professionnelle afin de tenir compte de cette nouvelle réalité en matière de littératie.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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; 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".