Notice bibliographique
Résumé
In this article I will examine the ways in which the ethical gestures available to translators are inscribed in the etymologies of key terms and cognate pairs (especially in English and French) within the semantic field marked out by the category of translation: trade, transfer, transgress. translate / translater, traduire / traduce, betray / trahir. What emerges is a pattern dominated by themes of give and take, loss and gain, and above all, faithfulness and betrayal. Betrayal (like the French verb trahir) holds a pivotal position within this set, due to its two-faced character, given to both deceit and revelation. 
 
 Juxtaposed on and rooted in these themes are the timeworn types in which translators have been chronically cast (when not simply ignored): the loser (mainly in the sense of the agent of loss) and the traitor. Such associations throw into stark relief the intrinsically political and ethical nature of the act of translation, which Lawrence Venuti and others have forcefully theorized and which the fate of translators in Iraq and Afghanistan, for example, have brutally embodied in recent times. 
 
 Drawing in part on my own thirty odd years as a translator of literary and non-literary texts, I will consider the implications of the figure of the translator as “double-agent” in the Canadian context, where a translation economy has grown against a backdrop of conflicts over loyalties and faithlessness. Furthermore, by way of dialoguing with Venuti’s project of “minoritizing translation,” I hypothesize a strategy of translators voluntarily affirming their “double-agency” or “traitorhood” as an additional challenge to prevailing textual and cultural assumptions and regimes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».