Le corpus journalistique dans l’enseignement de la traduction économique et financière
Bibliographic record
Abstract
L’article présente le corpus journalistique comme une ressource incontournable dans l’acquisition d’un savoir critique, compétence qui doit s’enchâsser dans l’apprentissage de la traduction économique et financière, à l’heure où on anticipe qu’une proportion croissante de textes issus de ces domaines se prêteront à la traduction automatique neuronale. L’article vise à soutenir une pratique enseignante qui conçoit le travail des traductaires comme étant activement engagé dans la construction des réalités sociales. Cette posture est exposée sous les auspices de l’analyse critique du discours, dont la pertinence s’inscrit dans le contexte élargi de la financiarisation de l’économie. Après une brève synthèse des approches en enseignement de la traduction spécialisée dans les domaines de l’économie et de la finance, l’article propose des clefs d’analyse critique du corpus journalistique, réparties en trois catégories : lexique et vocabulaire, agentivité et voix. Quelques aspects praxéologiques sont abordés, notamment la manière de construire un corpus de textes journalistiques.
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 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.012 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".