Bibliographic record
Abstract
Au fil des dernières décennies, l’analyse du discours politique (ADP) s’est taillé une place de choix en sciences humaines. Véritable carrefour de disciplines, l’ADP a désormais ses propres revues (notamment Les Mots et le Journal of Language and Politics) et les monographies sur ce sujet sont de plus en plus nombreuses. Cependant, comme l’a souligné Christina Schäffner en 2004, l’ADP pourrait davantage tirer profit de la traductologie qu’elle ne l’a fait jusqu’à présent. C’est en particulier vrai dans un pays bilingue comme le Canada, où les discours politiques des dirigeants sont traditionnellement prononcés dans les deux langues officielles, le français et l’anglais. Dans le cadre de cet article, nous passons en revue les grandes contributions de l’ADP (en français et en anglais) afin de bien évaluer l’apport de la traductologie dans ce domaine. Ensuite, à l’aide d’exemples tirés de discours politiques traduits, nous montrons comment la traduction peut modifier la portée d’un message, en fonction du destinataire. En guise de conclusion, nous proposons des pistes de solution pour favoriser une véritable interdisciplinarité entre la traductologie et l’analyse du discours politique.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".