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1	Source or target first? Comparison of two post-editing strategies with translation students
	Volkart, Lise; Girletti, Sabrina; Gerlach, Johanna...
	In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03546151 ; 2022 (2022)
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2	Trans-Translation Is an Appealing Target for the Development of New Antimicrobial Compounds
	Campos-Silva, Rodrigo; D'Urso, Gaetano; Delalande, Olivier...
	In: EISSN: 2076-2607 ; Microorganisms ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03575603 ; Microorganisms, 2022, 10 (1), ⟨10.3390/microorganisms10010003⟩ (2022)
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3	Automatic Normalisation of Early Modern French
	Bawden, Rachel; Poinhos, Jonathan; Kogkitsidou, Eleni...
	In: https://hal.inria.fr/hal-03540226 ; 2022 (2022)
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4	Offline Corpus Augmentation for English-Amharic Machine Translation
	Biadgligne, Yohannes; Smaïli, Kamel
	In: 2022 The 5th International Conference on Information and Computer Technologies ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03547539 ; 2022 The 5th International Conference on Information and Computer Technologies, Mar 2022, New York, United States (2022)
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5	Non-sexist Language in Vacancy Titles: A Proposal for Drafting and Translation in International Organisations
	Medel, María López
	In: Journal of International Women's Studies (2022)
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6	Combating the Misrepresentation of Women in Quran Translations: Translational Interventions
	Al-Tarawneh, Alalddin
	In: Journal of International Women's Studies (2022)
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7	Towards an empirical evaluation of translated texts and translation quality ; Vers une évaluation empirique des textes traduits et de la qualité en traduction
	Poirier, Éric
	In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03584752 ; 2022 (2022)
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8	DeepL et Google Translate face à l'ambiguïté phraséologique
	Bacquelaine, Françoise
	In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03583995 ; 2022 (2022)
	Abstract: Malgré les progrès de la traduction automatique neuronale, l'intelligence artificielle ne permet toujours pas à la machine de comprendre pour déjouer tous les pièges de la traduction, notamment ceux de l'ambiguïté lexicale, phraséologique, syntaxique et sémantique (Koehn 2020). Deux structures portugaises moyennement figées présentent les caractéristiques des « unités de construction préformées » (UCP) décrites par Schmale (2013). Elles relèvent donc de la phraséologie au sens large et doivent être traduites en bloc. Les principaux défis de traduction en bloc que lancent ces UCP binaires à la machine résultent, d'une part, de variables simples ou complexes, et, d'autre part, des propriétés syntaxiques de scission et d'inversion des éléments sur l'axe syntagmatique. Un échantillon de 168 occurrences de ces UCP en contexte phrastique a été prélevé sur un corpus journalistique portugais. Cet échantillon a été traduit en français par DeepL et Google Translate en 2019 et en 2021. Les traductions automatiques brutes ont été confrontées à un modèle de biotraduction établi à partir de corpus parallèles ou alignés portugais-français et analysées en fonction de deux critères généraux (non-littéralité et acceptabilité) et de quelques défis spécifiques à chaque UCP. Cette analyse permet d'évaluer l'évolution de ces deux systèmes de traduction automatique face à l'ambiguïté phraséologique et d'en tirer des conclusions quant à la possibilité d'extinction de la biotraduction et aux implications de ces outils performants sur la formation des futurs prestataires de services linguistiques. Mots-clefs traduction automatique neuronale ; post-édition ; levée d'ambiguïté ; unité de construction préformée ; portugais ; français
	Keyword: [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]; [INFO.INFO-AU]Computer Science [cs]/Automatic Control Engineering; [SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics; ACM: I.: Computing Methodologies/I.2: ARTIFICIAL INTELLIGENCE/I.2.7: Natural Language Processing/I.2.7.4: Machine translation
	URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03583995/file/Robotrad_Bacquelaine_V1.pdf https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03583995 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03583995/document
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9	Language Teaching in Higher Education within a Plurilingual Perspective
	Laviosa, Sara
	In: L2 Journal, vol 14, iss 2 (2022)
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10	The Future of Translation in Higher Education: Introduction to the Special Issue
	McLaughlin, Mairi
	In: L2 Journal, vol 14, iss 2 (2022)
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11	Tandem and Translation: A bilingual telecollaboration course in social science translation
	Postlewate, Laurie; Roesler, Layla
	In: L2 Journal, vol 14, iss 2 (2022)
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12	From Disrupted Classrooms to Human-Machine Collaboration? The Pocket Calculator, Google Translate, and the Future of Language Education
	Urlaub, Per; Dessein, Eva
	In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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13	Thirty Years of Machine Translation in Language Teaching and Learning: A Review of the Literature
	Jolley, Jason R; Maimone, Luciane
	In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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14	A “Hands-On” Approach to Raise Awareness of Technologies: A Pilot Class and its Lessons
	Tourmen, Claire; Hoffmann, Daniel
	In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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15	Do You Speak Translate?: Reflections on the Nature and Role of Translation
	Vinall, Kimberly; Hellmich, Emily
	In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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16	Current Practices in Translation and L2 Learning in Higher Education: Lessons Learned
	Pintado Gutiérrez, Lucía
	In: L2 Journal, vol 14, iss 2 (2022)
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17	Exploring Foreign Language Students’ Perceptions of the Guided Use of Machine Translation (GUMT) Model for Korean Writing
	Ryu, Jieun; Kim, Young Ae; Park, Seojin...
	In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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18	Machine Translation: Friend or Foe in the Language Classroom?
	Klekovkina, Vera; Denié-Higney, Laurence
	In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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19	Proficiency and the Use of Machine Translation: A Case Study of Four Japanese Learners
	Xu, Jun
	In: L2 Journal, vol 14, iss 1 (2022)
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20	Translation Pedagogy in the Comparative Literature Classroom: Close Reading and the Hermeneutic Model of Translation
	Thow, Diana
	In: L2 Journal, vol 14, iss 2 (2022)
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