Un nouveau scénario pour la station de travail du traducteur : la base de données lexicales QU.IT. Québec-Italie
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de la présente contribution qui rend hommage au travail d’envergure mené par Claude Poirier tout au long de sa carrière, nous nous arrêtons sur ces questions. Comment peut-on mettre à profit les ouvertures offertes par les nouvelles technologies dans la pratique de la traduction ? Notamment, dans quelle mesure la base QU.IT. peut-elle fournir un support au travail du traducteur littéraire (et pas seulement littéraire) ? Nous avons souvent eu l’occasion de relever, pour le couple de langues français - italien, l’absence de corpus textuels de traduction pouvant aider les praticiens. En permettant l’observation et l’analyse des stratégies adoptées dans des traductions publiées de la littérature québécoise, la base QU.IT. voudrait répondre à certains problèmes rencontrés par le traducteur, avant que n’entre en jeu la « dimension humaine, [...] jamais absente d’aucune traduction » (J. R. Ladmiral, 1994 : 22).
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 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.009 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.003 |
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".