La TAN dans les cursus universitaires des membres de l’ACET: état des lieux
Bibliographic record
Abstract
L’Association canadienne des écoles de traduction (ACET) a pris l’initiative de sonder ses membres afin de comprendre comment ces derniers répondent aux nouveaux besoins du marché. C’est dans cette optique que le Comité d’intégration pédagogique de la traduction automatique neuronale (CIPTAN) a été créé en juin 2021, afin de comprendre le phénomène et de mener une action concertée en vue d’intégrer la traduction automatique neuronale (TAN) aux cursus universitaires. Le présent rapport correspond à la première étape du projet, soit l’état des lieux. Il a été rédigé par trois membres du CIPTAN, soit Éric Poirier de l’Université du Québec à Trois-Rivières, Chantal Gagnon (Université de Montréal) et Danièle Marcoux (Université Concordia). Pour effectuer l’état des lieux, le comité a eu recours à deux types de données : A) les réponses des membres de l’ACET à un questionnaire envoyé en juillet 2021 et B) les programmes de traduction des différentes universités répondantes, tels que figurant sur leur site Web en date de juin 2022.
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 | 0.007 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".