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Enregistrement W2013035991 · doi:10.7202/1012748ar

De la traduction comme interprétation et construction. La Flamme d’amour vive de Jacques Ancet et la Llama de amor viva de Jean de la Croix

2012· article· fr· W2013035991 sur OpenAlexvenueno aff
Lieve Behiels

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2012
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ce travail d’analyse traductologique prend comme objet le poème Llama de amor viva de Jean de la Croix et sa traduction Flamme d’amour vive par Jacques Ancet et utilise pour ce faire l’outillage mis au point par Kees Coster dans son livre From World to World. An Armamentarium for the Study of Poetic Discourse in Translation (2000). L’objectif du travail consiste en premier lieu à réaliser une analyse détaillée qui place au centre la traduction et qui permet de présenter de façon structurée les choix du traducteur. D’abord, nous fournirons quelques informations pertinentes à propos des textes source et cible et du traducteur extratextuel. Ensuite, conformément au parcours proposé par Coster, nous établirons, au niveau macrostructurel, un squelette sémantico-pragmatique du monde du texte de la traduction, qui servira également à dresser une ébauche du monde du texte source. Puis nous présenterons une analyse comparative des éléments microstructuraux (la syntaxe, le lexique, la prosodie, la rhétorique, l’intertextualité) afin d’observer les écarts substantiels qui s’y sont produits. Finalement, nous relierons les écarts substantiels entre texte source et texte cible au squelette sémantico-pragmatique afin d’estimer la différence au niveau macrostructurel entre le monde du texte de l’original et de la traduction. Dans notre conclusion, nous ferons une évaluation globale de l’outillage proposé par Kees Coster.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,018
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,002

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
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