Profil général des séances de traduction
Les 72 participants ont tous terminé les trois tâches de traduction dans des conditions expérimentales standardisées, produisant 216 séances de traduction complètes. Après l'alignement des segments, le jeu de données analytique final comprenait 3 168 observations de segment-texte-participant. Le temps moyen d'achèvement de la tâche dans l'échantillon était de 998,4 s par texte, avec des différences nettes entre les groupes d'âge et les textes sources (Tableau 4 ; Figure 3). Ainsi, le manuscrit et les données associées soutiennent de manière cohérente une taille d'échantillon de n = 72 participants ; toutes les figures résumant des sous-ensembles doivent explicitement identifier ces sous-ensembles.
Les étudiants de quatrième année ont effectué les tâches de traduction plus rapidement et avec moins d'interruptions que les étudiants de deuxième année. Cette différence allait au-delà de la vitesse de traitement. La cohorte de quatrième année a également présenté des durées moyennes de première pause plus courtes, moins de longues pauses et un nombre total de révisions inférieur, tout en obtenant les scores de qualité de traduction les plus élevés. En revanche, les étudiants de deuxième année ont effectué le plus grand nombre de révisions, dont la plupart étaient des modifications superficielles et des corrections locales immédiates. Les étudiants avancés ont démontré une proportion plus élevée de révisions différées et de révisions liées à l'adaptation culturelle, indiquant que la performance supérieure en traduction était associée à des stratégies de révision sélectives plutôt qu'à un volume plus important de révisions.
Les différences entre les trois textes sources étaient tout aussi marquées. Le texte A a produit les temps de complétion les plus courts, le plus faible nombre de longues pauses et la densité de révision la plus basse. Les textes B et C ont tous deux imposé des exigences de traitement plus importantes, bien que par des mécanismes différents. Le texte B a provoqué le plus grand nombre d'événements de révision liés à la culture, tandis que le texte C a entraîné la fréquence la plus élevée de révisions au niveau du discours et la durée moyenne de pause intra-segment la plus longue. Ainsi, l'origine de la difficulté de traitement variait selon les textes. Dans le texte B, la difficulté se concentrait autour des références culturelles et des présupposés implicites, alors que dans le texte C, elle était principalement associée à la compression narrative et au positionnement évaluatif.
Une analyse de variance à un facteur a confirmé des différences significatives entre les groupes d'années en matière de qualité globale de la traduction, F (2, 69) = 31,84, p < 0,001, avec une taille d'effet importante (η2 ≈ 0,48 basée sur les scores moyens par participant). Des comparaisons a posteriori ont montré que les étudiants de quatrième année obtenaient des scores significativement plus élevés que ceux de troisième année, qui à leur tour surpassaient les étudiants de deuxième année. Le même schéma a été observé pour la durée du premier arrêt, la fréquence des longues pauses et le ratio de révision différée. Pris ensemble, ces résultats préliminaires établissent deux points importants pour les analyses ultérieures. Premièrement, les trois textes source différaient par leur difficulté de traitement plutôt que simplement par leur contenu thématique. Deuxièmement, une qualité de traduction plus élevée était associée à une réorganisation des processus de traduction plutôt qu'à une simple réduction de l'effort de traitement.
Effets de la saillance textuelle sur la prise de décision et les comportements de révision
Afin de déterminer si les propriétés textuelles au niveau du segment prédisaient l'effort de traitement, des modèles à effets mixtes ont été estimés pour la durée de la première pause, la fréquence des longues pauses, la densité totale de révisions et la densité des révisions différées. La charge culturelle, la densité évaluative, la compression narrative et la saillance des danmu ont été introduites comme effets fixes, les participants et les segments étant inclus comme intercepts aléatoires (Tableau 5 ; Figure 4). L'analyse préalable des prédicteurs a confirmé l'absence de multicolinéarité problématique, tous les facteurs d'inflation de la variance (VIF) étant nettement inférieurs au seuil conservateur de 2,5 (VIF maximal = 1,45). Pour évaluer l'ajustement du modèle et la proportion de variance expliquée, les valeurs de R2 marginales et conditionnelles ont été calculées pour tous les modèles à effets mixtes (R2 marginal variant de 0,08 à 0,19 ; R2 conditionnel variant de 0,46 à 0,64). Les composantes complètes de la variance pour les effets aléatoires (intercepts des participants et des segments) ainsi que les indices correspondants d'ajustement du modèle sont détaillés dans le Tableau 5. Les estimations des coefficients sont interprétées conjointement avec leurs intervalles de confiance à 95 %, plutôt qu'avec les seules valeurs p.
La charge culturelle a présenté l'effet le plus fort et le plus constant dans tous les modèles. Dans le modèle du premier arrêt, chaque augmentation d'une unité du score de charge culturelle était associée à une augmentation de 0,91 s de la durée du premier arrêt (b = 0,91, SE = 0,12, IC à 95 % [0,67, 1,15], p < 0,001). La charge culturelle augmentait également de manière significative la fréquence des longues pauses (b = 0,19, SE = 0,04, IC à 95 % [0,11, 0,27], p < 0,001) et la densité totale de révision (b = 0,27, SE = 0,06, IC à 95 % [0,15, 0,39], p < 0,001). Ainsi, les segments chargés culturellement retardaient non seulement le traitement initial, mais augmentaient aussi la probabilité de reformulation ultérieure.
La compression narrative a révélé un effet tout aussi robuste mais distinct. Elle constituait un prédicteur puissant de la révision au niveau du discours (b = 0,31, SE = 0,07, IC à 95 % [0,17, 0,45], p < ,001) et augmentait significativement la durée moyenne des pauses au sein des segments (b = 0,58, SE = 0,14, IC à 95 % [0,31, 0,85], p < ,001). En termes pratiques, les segments qui condensaient de nombreuses informations contextuelles en de courtes portions textuelles avaient moins tendance à provoquer un remplacement lexical immédiat et étaient plus susceptibles de nécessiter une réorganisation structurelle plus large.
La densité évaluative a également contribué de manière significative, bien que son effet principal se soit manifesté sur la révision différée plutôt que sur la latence de la décision initiale. Dans le modèle de révision différée, la densité évaluative a produit un coefficient positif (b = 0,23, SE = 0,05, IC à 95 % [0,13, 0,33], p < ,001). Son effet sur la durée de la première pause était relativement modeste (b = 0,34, SE = 0,13, IC à 95 % [0,09, 0,59], p = 0,010). Ces résultats suggèrent que les indices évaluatifs n'étaient pas toujours perçus comme des goulots d'étranglement lors du traitement initial. Au lieu de cela, ils devenaient fréquemment problématiques uniquement après la production d'un premier brouillon, incitant les traducteurs à revenir sur des questions de positionnement, de ton ou d'adéquation narrative.
La saillance des danmu est restée un prédicteur significatif après contrôle des variables internes au texte. Elle a prédit de manière significative à la fois la durée de la première pause (b = 0,36, SE = 0,14, IC à 95 % [0,09, 0,63], p = 0,011) et la densité totale de révision (b = 0,17, SE = 0,06, IC à 95 % [0,05, 0,29], p = 0,006). Bien que sa taille d'effet soit inférieure à celles de la charge culturelle et de la compression narrative, sa contribution constante suggère que les segments attirant une plus grande attention du public dans le corpus de danmu ont également tendance à nécessiter un effort de traitement plus important lors de la traduction. Ce résultat est interprété comme une preuve convergente de la saillance sémantique, plutôt que comme une preuve que la fréquence des danmu cause directement la difficulté de traduction.
Comportement lors de la révision et qualité de la traduction
Des analyses ultérieures ont examiné si la qualité de la traduction était mieux expliquée par la quantité globale de révisions ou par leurs caractéristiques temporelles et fonctionnelles. Le modèle de qualité (Tableau 5) a produit un schéma clair de résultats. Le nombre total de révisions ne prédisait pas de manière significative la qualité de la traduction (b = 0,04, IC 95 % [-0,06, 0,14], p = 0,412), tandis que le moment des révisions et la fonction des révisions étaient tous deux des prédicteurs significatifs. Plus précisément, le ratio de révisions différées (b = 1,12, IC 95 % [0,39, 1,85], p = 0,003), les révisions au niveau du discours (b = 1,76, IC 95 % [0,96, 2,56], p < 0,001) et les révisions d'adaptation culturelle (b = 2,04, IC 95 % [1,14, 2,94], p < 0,001) étaient tous positivement associés à la qualité de la traduction. En revanche, les révisions superficielles présentaient une faible association négative mais statistiquement significative (b = -0,63, IC 95 % [-1,18, -0,08], p = 0,028).
Ces résultats indiquent que la quantité de révisions seule ne permet pas de distinguer une reformulation productive d'une rédaction instable (Figure 5). L'analyse qualitative des scripts de traduction appuie cette interprétation. Dans les traductions moins bien notées, les révisions avaient tendance à se concentrer sur des substitutions lexicales locales et des corrections grammaticales, sans toutefois résoudre les divergences plus profondes entre les indices narratifs chinois et le cadre rhétorique anglais. Dans les traductions mieux notées, les révisions tardives impliquaient fréquemment une réorganisation de la structure de l'information, une explicitation sélective ou un ajustement du langage évaluatif afin d'améliorer l'accessibilité pour un lectorat international. Des commentaires traduits représentatifs de type danmu — tels que « cette expression est très chinoise », « le contexte doit être expliqué » et « le public étranger risque de ne pas comprendre cette référence » — illustrent les types de préoccupations culturellement marquées du public associées aux groupes de segments correspondants. Ces exemples sont présentés uniquement pour faciliter l'interprétation et ne doivent pas être interprétés comme une preuve des intentions des participants.
Recouvrement entre la saillance des danmu et les goulots d'étranglement de la traduction
L'analyse finale a examiné si les segments publiquement saillants dans le corpus de danmu coïncidaient avec ceux qui entraînaient le plus grand effort de traitement pendant la traduction. Un indice composite d'effort a été calculé pour chaque segment en standardisant et en additionnant la durée de la première pause, la fréquence des longues pauses et la densité de révision. Les 20 % de segments supérieurs selon cet indice composite d'effort ont ensuite été comparés aux 20 % supérieurs classés par saillance du danmu.
Le chevauchement était important : six des neuf segments les plus exigeants figuraient également parmi les neuf segments les plus saillants en termes de danmu, ce qui correspond à un taux de chevauchement de 66,7 %. Étant donné que la comparaison par quintile supérieur concernait uniquement neuf segments, l'intervalle de confiance de Wilson était relativement large (IC à 95 % d'environ 35,4 % à 87,9 %). Néanmoins, une analyse exacte du chevauchement aléatoire a indiqué qu'un chevauchement de six segments ou plus serait peu probable dans une répartition aléatoire (p ≈ ,001). Au niveau des segments, la saillance des danmu était positivement corrélée à l'indice composite d'effort (rho de Spearman = 0,41, p = 0,006). La plupart des segments en chevauchement se situaient dans les textes B et C et portaient sur des références ancrées dans la culture, l'entrepreneuriat numérique et des positions évaluatives. Ces résultats suggèrent que le discours public constitue un indicateur externe des moments où le sens narratif devient particulièrement saillant, bien que la relation demeure corrélative et non causale.
Pris ensemble, ces résultats démontrent que l'effort de traitement lors de la traduction de récits centrés sur la Chine est spécifique aux segments et principalement déterminé par la charge culturelle, la compression narrative et la densité évaluative. La qualité de la traduction dépend non pas du volume global de révision, mais de stratégies de révision différées, sensibles au discours et orientées culturellement. Enfin, l'alignement observé entre les segments de traduction à haut effort et les points narratifs saillants dans les danmu soutient une relation associative entre la saillance du public et l'effort de traitement du traducteur, sans impliquer que la saillance des danmu elle-même cause des difficultés de traduction.
DISPONIBILITÉ DES DONNÉES :
Toutes les données brutes, les fichiers de journalisation des frappes au clavier, les observations au niveau des segments traitées, les observations au niveau des sessions, les métadonnées des vidéos danmu et les 5 000 premiers commentaires danmu affichés sont fournis dans le classeur du jeu de données de réplication. Le fichier complet des commentaires danmu contient 18 642 commentaires et est déposé avec le lot de données. Le jeu de données est accessible via le dépôt Zenodo à l'adresse https://doi.org/10.5281/zenodo.19289665.

Figure 1: Cadre conceptuel de l'étude. (A) Prédicteurs textuels au niveau du segment, incluant la charge culturelle, la densité évaluative, la compression narrative et la saillance des danmu. (B) Indicateurs de processus utilisés pour opérationnaliser le comportement décisionnel en ligne, incluant la durée de la première pause, la durée moyenne des pauses, la fréquence des longues pauses, les consultations de dictionnaires et les interruptions du curseur. (C) Classification bidimensionnelle du comportement de révision selon le moment de la révision et sa fonction. (D) Cinq dimensions utilisées pour évaluer la qualité de la traduction : exactitude sémantique, fluidité linguistique, cohérence narrative, rendu culturel et adéquation du registre. (E) Cadre analytique global montrant les relations entre la saillance du texte source, le comportement décisionnel, le comportement de révision et la qualité de la traduction, la saillance des danmu servant d'indicateur externe de la prééminence sémantique auprès du public. Aucune analyse factorielle exploratoire (EFA) ni modélisation par équations structurelles (SEM) n’a été réalisée ni n’est présentée dans cette étude. Veuillez cliquer ici pour visualiser une version agrandie de cette figure.

Figure 2: Flux de travail de la collecte des données et de l'alignement des données. (A) Recrutement des participants, dépistage de l'éligibilité, consentement éclairé et collecte des informations de base. (B) Administration des trois tâches de traduction dans Translog-II dans des conditions expérimentales standardisées. (C) Collecte des données de processus, incluant les frappes au clavier, les pauses, les mouvements du curseur, les épisodes de révision et les enregistrements synchronisés de l'écran. (D) Évaluation par des experts à l'aveugle des produits de traduction, suivie d'un arbitrage des divergences de notation. (E) Construction du corpus auxiliaire danmu et son alignement avec les jeux de données au niveau des participants, des textes, des segments, des processus et des produits afin de générer le jeu de données intégré final utilisé pour les analyses inférentielles. Veuillez cliquer ici pour visualiser une version agrandie de cette figure.

Figure 3: Répartition des mesures de processus et de produit selon les groupes d'année et les textes sources. (A) Temps moyen d'achèvement de la tâche selon le texte source et le groupe d'année. (B) Répartition de la durée de la première pause selon les trois textes sources. (C) Fréquence des longues pauses selon le texte source et le groupe d'année. (D) Répartition proportionnelle des catégories de révision selon les groupes d'année, incluant les révisions superficielles, les révisions de sens, les révisions au niveau du discours et les révisions d'adaptation culturelle. (E) Scores totaux de qualité de traduction par groupe d'année pour chaque texte source. Pris ensemble, les graphiques montrent que les niveaux d'année supérieurs sont associés à moins d'interruptions de traitement, à des stratégies de révision plus sélectives et à une qualité de traduction plus élevée, tandis que les textes B et C imposent des exigences de traitement plus importantes que le texte A. Veuillez cliquer ici pour visualiser une version agrandie de cette figure.

Figure 4: Effets de la saillance textuelle au niveau du segment sur le comportement du processus de traduction. (A) Effet marginal ajusté de la charge culturelle sur la durée de la première pause. (B) Effet marginal ajusté de la densité évaluative sur la densité des révisions différées. (C) Effet marginal ajusté de la compression narrative sur la densité des révisions au niveau du discours. (D) Carte thermique de l'indice normalisé d'effort de traitement pour tous les segments du texte source, regroupés par texte source. (E) Coefficients normalisés des effets fixes estimés à partir des modèles de régression à effets mixtes. La figure montre que différentes caractéristiques textuelles activent des voies de traitement distinctes, la charge culturelle, la densité évaluative et la compression narrative contribuant à l'hésitation et à la révision selon des mécanismes partiellement différents. Veuillez cliquer ici pour visualiser une version agrandie de cette figure.

Figure 5 : Relations entre le processus de traduction, la qualité de la traduction et la saillance des danmu. (A) Association entre le ratio de révision différée et le score total de qualité de traduction. (B) Relation entre les révisions portant sur l'adaptation culturelle et le score d'interprétation culturelle. (C) Association entre le nombre total de révisions et la qualité globale de la traduction, démontrant la valeur prédictive limitée de la quantité de révisions prise isolément. (D) Chevauchement entre les 20 % de segments les plus saillants en termes de danmu et les 20 % de segments de traduction les plus exigeants en effort. (E) Association au niveau segment entre la saillance des danmu et l'indice normalisé d'effort de traitement. Pris ensemble, ces graphiques montrent que la performance réussie en traduction est associée à une révision ciblée fonctionnellement et stratégiquement temporelle, plutôt qu'au volume de révisions seul, et que les segments narratifs saillants pour le public coïncident également souvent avec des goulots d'étranglement en traduction. Veuillez cliquer ici pour visualiser une version agrandie de cette figure.
| ID du texte | Sujet narratif | Caractères chinois | Nombre de segments | Note de charge culturelle (1–5) | Note de densité évaluative (1–5) | Note de compression narrative (1–5) | Difficulté prévue | Note de validation |
| Texte A | Récit du retour au pays pour la Fête du Printemps | 212 | 14 | 3 | 2 | 3 | Moyenne | Testé en avant-première avec 12 étudiants non participants |
| Texte B | Récit de souvenir de la Fête des bateaux-dragons | 219 | 15 | 5 | 3 | 4 | Élevée | Testé en avant-première avec 12 étudiants non participants |
| Texte C | Récit sur la diffusion en direct en milieu rural et le développement du village natal | 223 | 15 | 4 | 5 | 4 | Élevée | Testé en avant-première avec 12 étudiants non participants |
Tableau 1 : Profil du texte source et structure des segments.
| Variable | Niveau | Définition opérationnelle | Unité de mesure |
| Durée de la première pause | Segment | Temps écoulé entre le début du segment et la première frappe pertinente dans la langue cible | Secondes |
| Durée moyenne des pauses intra-segment | Segment | Durée moyenne de toutes les pauses survenues au sein du segment | Secondes |
| Fréquence des longues pauses | Segment | Nombre de pauses supérieures à 2 secondes | Nombre |
| Consultations de dictionnaire | Segment | Nombre d'ouvertures de fenêtres de dictionnaire pendant le traitement du segment | Nombre |
| Interruptions du curseur | Segment | Nombre de déplacements du curseur hors du flux linéaire de rédaction avant l'achèvement stable du segment | Nombre |
| Révision immédiate | Segment | Révision effectuée avant que la rédaction ne progresse au-delà de la zone textuelle courante | Nombre / densité |
| Révision différée | Segment | Révision effectuée après que la rédaction a progressé vers une zone textuelle ultérieure | Nombre / densité |
| Révision de surface | Fonction de révision | Correction au niveau de la forme sans changement sémantique | Nombre / densité |
| Révision de sens | Fonction de révision | Modification lexicale ou syntaxique affectant l'expression du sens | Nombre / densité |
| Révision au niveau du discours | Fonction de révision | Ajustement des relations entre propositions, de la cohérence ou de l'ordre de l'information | Nombre / densité |
| Révision d'adaptation culturelle | Fonction de révision | Reformulation ou explicitation orientée vers le public cible, portant sur un sens lié à la culture | Nombre / densité |
| Indice composite d'effort | Segment | Composite standardisé de la durée de la première pause, de la fréquence des longues pauses et de la densité de révision | z-score |
| Pertinence des Danmu | Segment / regroupement sémantique | Indicateur pondéré de regroupement sémantique basé sur la fréquence normalisée des regroupements de mots-clés, la concentration des commentaires et l'intensité évaluative | Score continu |
Tableau 2 : Définitions opérationnelles des variables du processus.
| Exactitude sémantique | Échelle de notation | Objectif de la notation |
| Exactitude sémantique | 1-20 | Fidélité au sens source, précision du contenu transféré et absence de distorsion majeure |
| Fluidité linguistique | 1-20 | Grammaticalité, naturel, idiomaticité et lisibilité au niveau de la phrase |
| Cohérence narrative | 1-20 | Flux de l'information, liaison des propositions, progression et stabilité du texte |
| Rendu culturel | 1-20 | Traitement des références culturelles, explicitation, cadre et accessibilité interprétative |
| Adéquation au registre | 1-20 | Adaptation au lectorat visé, pertinence stylistique et maîtrise du ton |
Tableau 3 : Grille d'évaluation de la qualité de la traduction.
| Section | Variable | Année 2 (n = 24), moyenne ± ÉT | Année 3 (n = 24), moyenne ± ÉT | Année 4 (n = 24), moyenne ± ÉT |
| Profil de session au niveau des participants | Durée d'achèvement de la tâche (sec) | 1070.84 ± 18.22 | 996.59 ± 20.08 | 927.76 ± 19.91 |
| Profil de session au niveau des participants | Durée moyenne de la première pause (sec) | 7,09 ± 0,50 | 6,65 ± 0,40 | 6,38 ± 0,41 |
| Profil de session au niveau des participants | Fréquence des longues pauses par tâche | 21,04 ± 0,32 | 18,47 ± 0,30 | 16,31 ± 0,19 |
| Profil de session au niveau des participants | Nombre total de révisions par tâche | 28,65 ± 2,87 | 26,24 ± 2,63 | 24,59 ± 2,42 |
| Configuration des révisions | Proportion de révisions différées | 0,45 ± 0,01 | 0,54 ± 0,01 | 0,63 ± 0,01 |
| Configuration des révisions | Proportion de révisions au niveau du discours | 0,37 ± 0,01 | 0,40 ± 0,01 | 0,45 ± 0,01 |
| Configuration des révisions | Proportion de révisions d'adaptation culturelle | 0,38 ± 0,01 | 0,42 ± 0,00 | 0,48 ± 0,01 |
| Configuration des révisions | Proportion de révisions superficielles | 0,04 ± 0,00 | 0,02 ± 0,00 | 0,00 ± 0,00 |
| Qualité du produit | Note globale de qualité | 77,82 ± 4,65 | 84,03 ± 4,44 | 88,27 ± 4,56 |
| Qualité du produit | Note de restitution culturelle | 77,73 ± 4,49 | 83,95 ± 4,85 | 88,18 ± 4,86 |
Tableau 4 : Statistiques descriptives des variables de procédé et de produit.
| Variable dépendante | Prédicteur | b | ER | IC à 95 % | t/z | p |
| Durée de la première pause | Charge culturelle | 0.91 | 0.12 | [0.67, 1.15] | 7.58 | < 0.001 |
| Durée de la première pause | Densité évaluative | 0.34 | 0.13 | [0.09, 0.59] | 2.62 | 0.01 |
| Durée de la première pause | Compression narrative | 0.58 | 0.14 | [0.31, 0.85] | 4.14 | < 0.001 |
| Durée de la première pause | Prégnance des Danmu | 0.36 | 0.14 | [0.09, 0.63] | 2.55 | 0.011 |
| Fréquence des longues pauses | Charge culturelle | 0.19 | 0.04 | [0.11, 0.27] | 4.75 | < 0.001 |
| Fréquence des longues pauses | Densité évaluative | 0.08 | 0.04 | [0.00, 0.16] | 2 | 0.046 |
| Fréquence des longues pauses | Compression narrative | 0.14 | 0.05 | [0.04, 0.24] | 2.8 | 0.005 |
| Fréquence des longues pauses | Prégnance des Danmu | 0.09 | 0.03 | [0.03, 0.15] | 3 | 0.003 |
| Densité totale de révision | Charge culturelle | 0.27 | 0.06 | [0.15, 0.39] | 4.5 | < 0.001 |
| Densité totale de révision | Densité évaluative | 0.11 | 0.05 | [0.01, 0.21] | 2.2 | 0.028 |
| Densité totale de révision | Compression narrative | 0.21 | 0.06 | [0.09, 0.33] | 3.5 | < 0.001 |
| Densité totale de révision | Prégnance des Danmu | 0.17 | 0.06 | [0.05, 0.29] | 2.75 | 0.006 |
| Densité de révision différée | Charge culturelle | 0.15 | 0.05 | [0.05, 0.25] | 3 | 0.003 |
| Densité de révision différée | Densité évaluative | 0.23 | 0.05 | [0.13, 0.33] | 4.6 | < 0.001 |
| Densité de révision différée | Compression narrative | 0.26 | 0.06 | [0.14, 0.38] | 4.33 | < 0.001 |
| Densité de révision différée | Prégnance des Danmu | 0.1 | 0.04 | [0.02, 0.18] | 2.5 | 0.013 |
| Note de qualité totale | Révisions totales | 0.04 | 0.05 | [-0,06, 0,14] | 0,82 | 0,412 |
| Note de qualité totale | Rapport de révision différée | 1,12 | 0,37 | [0,39, 1,85] | 3,03 | 0,003 |
| Note de qualité totale | Révisions au niveau du discours | 1,76 | 0,41 | [0,96, 2,56] | 4,29 | < 0,001 |
| Note de qualité totale | Révisions d'adaptation culturelle | 2,04 | 0,46 | [1,14, 2,94] | 4,43 | < 0,001 |
| Note de qualité totale | Révisions superficielles | -0,63 | 0,28 | [-1,18, -0,08] | -2,25 | 0,028 |
| Note de qualité totale | Groupe d'année | 3,48 | 0,69 | [2,13, 4,83] | 5,04 | < 0,001 |
Tableau 5 : Modèles à effets mixtes prédisant le comportement du processus au niveau des segments et la qualité de la traduction.