Tipos de equivalencias en la traducción de textos jurídico-administrativo del idioma francés al español en el año 2014
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.
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 | 0.004 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".