Entre la traduction interlinguale et intersémiotique. L’innovation dans les services de traduction vue par les responsables des entreprises de traduction françaises
Bibliographic record
Abstract
L’innovation, comprise dans le sens large comme l’introduction de changements significatifs ayant pour but l’amélioration de la performance d’une organisation, a toujours été un défi méthodologique et social pour ceux qui voulaient la mesurer. Dans la discipline traductologique, un manque d’études panoramiques et exhaustives sur l’innovation dans les entreprises de traduction se laisse observer, malgré l’intérêt croissant des traductologues pour ces entités. Dans cet article, nous exposons les résultats d’une étude exploratoire (inductive, qualitative, descriptive) réalisée sur le territoire français en 2015. Dans notre approche, ce sont les personnes – les responsables des PME de traduction – qui constituent la source des données. Dans le cadre d’entretiens, elles ont partagé leurs opinions sur des éléments qui renforcent la possibilité d’émergence des innovations, sur les innovations proprement dites, et sur les formes créatives des services et de l’organisation du travail implantées dans leurs entreprises. Il ressort de ces milieux une conception traditionnelle de l’innovation, conçue presque uniquement comme un phénomène technologique, d’autres formes d’innovation n’étant pratiquement pas prises en compte. Le manque de formation initiale en entrepreneuriat, en gestion d’entreprise et en innovation est probablement l’une des causes.
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 | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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 teacher head, 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".