De Bach à Saint Jérôme : la cognition musicale et la cognition traductionnelle dans une optique interdisciplinaire de l’enseignement et de l’apprentissage
Bibliographic record
Abstract
Dans le monde du savoir, où l’interdisciplinarité est au centre de la discussion, on peut se poser la question suivante : comment traductologues, chercheurs en sciences de l’éducation et experts en psychologie cognitive peuvent-ils profiter d’un travail conjoint pour favoriser l’apprentissage chez les étudiants ? Déjà, des traductologues se sont intéressés à l’aspect cognitif de la traduction, comme en font notamment état les travaux de Tirkkonen-Condit (1989), de Jääskeläinen (1996, 1998) et de Gile (2005). Les recherches accomplies en ce sens ont permis non seulement de pousser la réflexion sur l’activité des traducteurs, mais également de donner des repères aux formateurs. Les chercheurs ont aussi abordé les méthodes d’évaluation et le sujet de la compétence traductionnelle. Mais que reste-t-il à accomplir ? Dans cet article, nous abordons entre autres certaines études liées à la formation et à l’apprentissage réalisées en psychologie cognitive, plus spécifiquement en cognition musicale, qui pourraient inspirer des recherches conjointes entre les traductologues, les chercheurs en sciences de l’éducation et les experts en sciences cognitives.
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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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".