Analyse comparative de lâutilisation des ouvrages de référence chez des étudiants\nbilingues en traduction et en droit dans le domaine du droit pénal
Bibliographic record
Abstract
Lâobjectif principal du présent mémoire est dâobserver le processus de traduction dâun texte de nature juridique mis en oeuvre par deux groupes dâétudiants, cinq étudiants inscrits au baccalauréat en traduction et quatre inscrits au baccalauréat en droit. Tout dâabord, nous analyserons les différences qui existent entre les deux groupes dans leur utilisation des ouvrages de référence. Nous observerons entre autres la diversité générale des ouvrages consultés et la connaissance antérieure des ouvrages papier, la répartition par type dâouvrages (dictionnaire bilingue, monolingue ou autres), la répartition par support dâouvrages (électronique ou papier), lâutilisation des correcteurs, lâintensité des recherches effectuées et, finalement, le premier ouvrage consulté selon le type et le support. Ces données seront recueillies grâce à la méthode de verbalisation à voix haute et à lâenregistrement de lâécran dâordinateur, au moyen du logiciel WebEx. Ensuite, nous évaluerons la qualité des traductions en faisant une distinction entre deux types dâerreurs, soit les erreurs de traduction et les erreurs de langue. Nous tenterons par la suite dâétablir des liens entre lâutilisation des ouvrages de référence et la qualité des traductions. Nous observerons que les deux groupes utilisent les ouvrages de référence différemment et que les traducteurs ont semblé mieux outillés que les juristes pour remettre une traduction de qualité.
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 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 | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| 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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, 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".