Tipos de equivalencias en la traducción de textos jurídico-administrativo del idioma francés al español en el año 2014
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Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Identificar qué tipos de equivalencias se presentan en la traducción de textos \njurídico-administrativo del idioma francés al español que tienen los siguientes nombres: \nTRIBUNAL DE GRANDE INSTANCE DE BOURG EN BRESSE –COUR D’APPELL D’AIX – EN \nPROVENCE TRIBUNAL DE GRANDE INSTANCE DE TOULON JUGEMENT DE DIVORCE \nCONSENTEMENT MUTUEL, COPIE D’ACTE VILLE DE QUEEC, SERVICE DE RECURSOS HUMANOS \nY REGIE DE RENTES DE QUEBEC que permite a los traductores dedicados al área de traducción \njurídica encontrar más información en relación a los tipos de equivalentes los textos a traducir. \nMetodología: Se seleccionaron 24 términos de los 5 documentos mencionados anteriormente, \ntanto en su versión en francés como en español. Posteriormente, se realizó una ficha de \nanálisis de los 24 términos como instrumento utilizando la técnica de observación y el método \nempleado fue el cualitativo. Resultados: se encontró que los tipos de equivalencias que se \nutilizaron en la traducción de documentos jurídicos fueron: Equivalencias Pragmáticas, \nTextuales, Gramaticales, a nivel de palabra, en niveles superiores a la palabra. Las más usadas \nfueron Textuales y Gramaticales. Conclusiones: En lo que concierne al Equivalente Textual, el \ntraductor en primera instancia ha analizado los términos de la cohesión e información, \nmientras que en las equivalencias pragmáticas, el traductor prioriza e interrelaciona el \ncontexto, para que la relación del lenguaje con el hablante tengan una constante \ncomunicación.
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Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 it