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Enregistrement W2064020579 · doi:10.7202/038909ar

La traduction littéraire en Roumanie au xxie siècle : quelques réflexions

2010· article· fr· W2064020579 sur OpenAlexvenueno aff
Muguraş Constantinescu

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent article expose un ensemble de réflexions sur la traduction littéraire en Roumanie, à partir de quelques études et ouvrages parus dans ce pays, où le marché du livre est particulièrement actif en ce début du xxie siècle. Les auteurs des études évoquées – Tudor Ionescu, Magda Jeanrenaud, Gelu Ionescu, Irina Mavrodin, Ioana Bălăcescu – sont également critiques littéraires, traducteurs et enseignants, ce qui donne un éclairage multiple à leur approche et une visée pratique à leurs ouvrages, qui sont issus d’une profonde conviction de l’utilité de la théorisation sur le traduire et la traduction. Tandis que Tudor Ionescu soulève la question de savoir si la traduction littéraire est un art ou une science, Gelu Ionescu essaie de définir l’horizon de la traduction, Magda Jeanrenaud s’intéresse à l’histoire et à la critique et Irina Mavrodin nous invite à éviter l’opposition théorie/pratique, mais plutôt à voir la traduction de façon intégrée, c’est‑à‑dire comme une pratico-théorie où les deux éléments se nourrissent réciproquement. Ioana Bălăcescu, quant à elle, ouvre de nouvelles voies en didactique de la traduction, en plaçant la créativité au centre de ses préoccupations. En tant qu’enseignants, ils s’intéressent également à l’apprentissage de la traduction et à la formation des jeunes traducteurs. Malgré les orientations et les perspectives différentes embrassées par ces traductologues, ils soulignent tous la nécessité et l’importance d’une réflexion sur la traduction littéraire accompagnant et nourrissant l’expérience du traduire, réflexion et expérience se reliant ainsi de façon essentiellement biunivoque.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,094

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0100,049
Communication savante0,0160,014
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,241 · 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
GenreCommentaire

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
Publié2010
Routes d'admission1
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