Traduction intersémiotique et contexte : des contrats en bande dessinée en tant que documents juridiques accessibles*
Bibliographic record
Abstract
Les documents juridiques sont traditionnellement rédigés sous forme verbale et formulés spécialement pour et par des avocats dans le dessein de protéger leurs clients en cas de litige. Cela dit, les parties signataires doivent elles aussi comprendre le contenu des documents. Si elles en sont incapables pour une raison ou une autre, le format verbal traditionnel d’un contrat de travail s’avère problématique. Afin de résoudre ce problème, Robert de Rooy, un avocat sud-africain, a conçu un contrat en bande dessinée, c’est-à-dire une version visuelle d’un contrat, pour l’un de ses clients. Dans mon article, j’examine la manière dont les contrats traditionnels peuvent être traduits en bandes dessinées qui conservent leur valeur à titre de documents juridiquement contraignants. L’objectif principal est d’étudier la manière dont a été traduit sous forme visuelle un contrat de travail traditionnel, en mettant l’accent sur les questions de contexte. L’analyse montrera de quelle manière les contenus principaux du droit du travail sont transférés dans un contrat en bande dessinée tout en respectant les conventions du langage visuel de la bande dessinée, ce qui permet de produire un document juridique clair, compréhensible, sans ambiguïté – et donc accessible – qui aide les parties signataires à comprendre leurs droits et obligations en tant qu’employeurs et employés.
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 | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".