Notice bibliographique
Résumé
In the present paper we shall focus on literary translation, on the question ofthe translation of “complex” or “secondary” texts, but with the intention of makinga contribution to the problem of translating non-literary, “simple,” “primary” textsas well. In other words, we shall examine the problem of text translation from asemiotic perspective. In fact, this study founds translation theory in sign theorydeveloping a semiotic-linguistic approach to the problem of translation in thedirection of so-called interpretation semiotics which also implies the semiotics ofsignificance. Translation concerns both simple and complex texts, which correspondrespectively to Mikhail Bakhtin’s primary and secondary texts. Simple texts concernnon literary discourse genres whilst complex texts the literary genres, where theformer are better understood in the light of the latter, and not vice versa. Thispaper also focuses on the concept of the literary text as a hypertext maintainingthat the hypertext is a methodics for translative practice. The relation between thetextandlanguageunderstood as a modeling device is also important for anadequate theory of translation and sheds light on the question of translatability.Another central issue in this study is the relation between translation andintertextuality.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,029 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».