Repères critiques traductionnels français-turc : anaphores pronominales et nominales
Bibliographic record
Abstract
À l’aide de l’étude traductologique d’un corpus de segments sources en français, traduits vers le turc, le but du présent travail est d’analyser, dans une optique interprétative, la correspondance des anaphores pronominales et nominales en français et leur traduction en turc. Au moyen des notions de procédés et stratégies de traduction, il a été possible de percevoir la fragilité sémantique suscitée par la traduction des anaphores pronominales et la nécessité d’habileté pour leur traduction aussi bien que les aspects traductionnels présentés par les anaphores nominales, tout en soulignant celles de nature pragmatique. Les résultats font valoir le rôle des anaphores pronominales qui n’imitent pas aveuglément les structures grammaticales sources traduites vers le turc, et qui sont en harmonie sémantique avec le texte source. Par ailleurs, les anaphores nominales, bien que leur traduction soit plus proche de leurs équivalents cibles, demandent un savoir-faire de la part du traducteur, qui ne soit pas mécanique, mais interprétatif sur le plan de son art communicationnel.
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 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".