Bibliographic record
Abstract
Tra i numerosi problemi suscitati dall’intensa globalizzazione dei mercati e dalla sfumatura dei confini territoriali vi è quello della traduzionetrasposizione dei lessici giuridici da una lingua all’altra. Gli studi, in materia di traduttologia giuridica, si concentrano principalmente in Canada, in cui vi è l’esigenza di tradurre testi legali dall’inglese, lingua di common law, al francese, lingua di civil law, e di redigere testi normativi bilingui. Così pure nell'ambito europeo dove sorge il problema del multilinguismo istituzionale. Minore attenzione, tuttavia, viene dedicata ai problemi che si pongono nella trasposizione di lessici da lingue occidentali alla lingua araba e viceversa relativamente soprattutto ai testi contrattuali. Un chiaro esempio riguarda la traduzione del termine sharia inteso non solo come “diritto” stricto sensu, ma con il significato più ampio di “legge”. Attribuire al concetto di sharia la mera definizione di “diritto” sarebbe, infatti, riduttivo per i connotati reali che questa parola assume. Il che spesso porta i giuristi a mantenere il lemma d’origina araba, non tradotta, accompagnata da una spiegazione del suo contenuto concettuale. Da e verso l’arabo si è sempre tradotto, ma la quantità di fraintendimenti e di errori che affiorano dalle traduzioni è nettamente più elevato di quello che ricorre nelle traduzioni tra lingue occidentali. È per questo motivo che si ritiene utile approfondire questo àmbito della traduttologia e ciò anche in considerazione della sempre maggiore integrazione a livello commerciale e finanziario tra il mondo occidentale e quello arabo.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.005 |
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".