De compte-fil à garde-fou : la lecture du traducteur de poésie
Notice bibliographique
Résumé
Plusieurs représentants de la tradition herméneutique, dont Umberto Eco, Paul Ricoeur et George Steiner, considèrent le texte littéraire inachevé sans le concours du lecteur, lequel est cependant tenu d’en respecter la cohérence interne. Dans un tel contexte, l’affirmation selon laquelle le traducteur serait d’abord un lecteur constitue une évidence qui recèle, en soi, de multiples implications. Dans cet article, nous verrons d’abord comment l’oeuvre littéraire conditionne la lecture et, par conséquent, la traduction pour nous pencher ensuite sur la tension que présuppose la lecture d’un poème à traduire. Pour ce faire, nous comparerons cinq modèles décrivant le processus de traduction poétique des théoriciens suivants : Robert De Beaugrande, Andrei Bantaş, Francis R. Jones, Christopher Millis et Robert Bly. Ceux-ci s’inscrivent, selon nous, dans la lignée herméneutique en ceci qu’ils préconisent une lecture attentive du poème source, mais cherchent à en contrebalancer les effets par une révision obligatoire minimisant l’apport subjectif du traducteur. L’analyse de ces modèles permettra de constater l’importance réelle de la lecture dans la tâche du traducteur de poésie.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».