Le vernaculaire noir américain : Ses enjeux pour la traduction envisagés à travers deux oeuvres d’écrivaines noires, Zora Neale Hurston et Alice Walker
Notice bibliographique
Résumé
Le vernaculaire noir américain : Ses enjeux pour la traduction envisagés à travers deux oeuvres d'écrivaines noires, Zora Neale Hurston et Alice Walker - Zora Neale Hurston et Alice Walker font usage dans leurs oeuvres d'une langue autre, d'un sociolecte longtemps dénigré, le vernaculaire noir américain. Cette utilisation va bien au-delà de la simple caractérisation sociale de leurs personnages et constitue un geste contestataire, une revendication et une célébration. Dans ces conditions, la traduction annexionniste qui consisterait à avoir recours à des sociolectes effaçant totalement la négritude et la problématique raciale, tel le langage « paysan », apparaît comme une véritable mutilation des oeuvres. Il convient donc d'opérer le décentrement du texte-cible en y inscrivant la négritude. Les divers créoles à base française et les variétés du français parlées en Afrique noire peuvent fournir des marqueurs qui, sans relocaliser abusivement le texte-cible, serviront à cette fin.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».