L'erreur en traduction est dans le processus traductif ou dans le produit?
Bibliographic record
Abstract
L’influence émotionnelle et psychologique sur les étudiants que manifeste l’explication de l’erreur en traduction rend ce sujet très important a étudier en didactique de la traduction. Cet article présente une recherche exploratoire sur ce sujet, subjective mais incluant le facteur quantitatif par l’analyse comparative des entretiens semi structurés appliqués à deux groupes d’enseignants de traduction qui appartiennent a deux universités distinctes, l’une au Canada, l’autre en Colombie. Cette recherche a mis en évidence l’importance de reconnaître le processus de traduction des étudiants afin d’expliquer leurs erreurs, et l’influence du contexte académique et global du pays sur la didactique développée par les enseignants étudiés. Ces résultats ont été mis en perspective concernant les conditions matérielles de l’enseignement, différentes pour chaque groupe. Des hypothèses et des recommandations didactiques sont proposées en fin d’article.
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 | 0.011 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".