Les infractions pénales au Québec : exemple d’un problème de traduction (fr>es) lié à des contextes juridiques différents
Bibliographic record
Abstract
El objetivo de este TFM es presentar al lector y futuro profesional de la traducción jurídica las dificultades que existen cuando se trabaja con dos contextos jurídicos diferentes, cuáles pueden ser las técnicas y procedimientos de traducción más adecuados y presentar un contexto jurídico francófono no europeo, apenas visto en formaciones académicas de grado o máster, pero que resulta muy interesante ya que el francés ha adquirido en Canadá cada vez mayor importancia a nivel político, cultural y social desde las últimas décadas del siglo XX. El trabajo se divide en dos partes: marco teórico y exposición de análisis y resultados obtenidos. En la primera se reflexiona sobre las dificultades de traducir un contexto jurídico diferente, se presenta a Canadá desde su realidad de país bijurídico y bilingüe y se comentan los códigos penales de los contextos protagonistas: el Code criminel canadiense y el Código Penal español, prestándose especial atención a las diferencias existentes entre las tipos de infracciones de un sistema y otro (infraction par procédure sommaire, acte criminel, infraction mixte y delito grave, delito menos grave y delito leve). En la segunda parte se expone la metodología seguida (selección de códigos penales, lista de infracciones, etc.) y el análisis de las 32 infracciones seleccionadas, que afectan tanto a los valores colectivos (infracciones contra el Estado y la paz y el orden público) como a los individuales (infracciones contra la persona y su reputación). Este análisis permitirá observar tres aspectos muy interesantes para el futuro traductor jurídico: 1) el procedimiento técnico más apropiado para abordar la traducción de las infracciones penales de un contexto jurídico diferente, 2) la manera en que la cultura y realidad jurídica del traductor determinan la traducción y 3) la influencia de la lengua inglesa en el francés jurídico de Canadá. La investigación finaliza con una evaluación de los resultados obtenidos y unas conclusiones generales. El presente trabajo no pretende influenciar o servir de referencia en futuras investigaciones, sino que tan solo busca despertar el interés por un escenario francófono no europeo y acercarse a las dificultades que pueden surgir o no cuando se trabaja con un contexto jurídico diferente.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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 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".