Les déterminants traductifs dans les champs source et cible : le cas du roman policier traduit de l’américain en français en Série Noire après 1945
Notice bibliographique
Résumé
Les relations qu’entretiennent la littérature comparée et la traductologie sont délicates et cet article propose d’envisager la question en analysant un cas, celui du roman policier américain traduit dans la culture française à partir de 1945 en Série Noire (Gallimard). Le courant du roman policier hard-boiled de Dashiell Hammett et, plus tard, de Raymond Chandler est né dans le pulp Black Mask à partir de 1922. Un bref historique des pulps montre que les récits publiés dans ces revues au papier bon marché devaient répondre à des exigences strictes. Après avoir esquissé les habitus de Hammett et de Chandler, est analysée la façon dont Marcel Duhamel acclimate les auteurs hard-boiled américains dans la Série Noire et dont le champ français du roman policier conditionne les textes. Il apparaît que la concurrence directe entre la Série Noire et la collection Un Mystère des Presses de la Cité est également l’un des déterminants majeurs de la traduction du roman de « durs-à-cuire », comme le montrent des documents d’archives de la Série Noire. Le roman policier traduit illustre comment la traduction est partout dans le passage traductif, aussi bien dans le champ source que dans le champ cible et que le paradigme de la traduction est un élément incontournable dans l’analyse des contacts entre littératures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».