Quelques certitudes sur la préservation de l’incertitude dans le texte traduit
Notice bibliographique
Résumé
Nous proposons dans notre article une réflexion sur les stratégies de préservation de l’ambiguïté – globale, ponctuelle ou totale – dans un texte littéraire, notamment dans un texte poétique traduit, accueilli par une autre culture. Comme on le sait, le texte poétique en particulier et le texte littéraire en général exploitent parfois l’ambiguïté, l’obscurité et la plurivalence des sens ; le défi pour le traducteur sera alors de les garder, leur préservation étant garante de toutes les lectures possibles. En partant de plusieurs traductions de poèmes de Mallarmé, Valéry et Tzara du français vers le roumain et des auto-traductions du roumain vers le français de Luca, nous identifierons les difficultés récurrentes que le traducteur doit vaincre et nous analyserons les divers procédés et stratégies utilisés dans ce but. Face aux pièges de l’ambiguïté, il reste au traducteur comme attitude et stratégie adéquates l’exploration à fond des potentialités de la langue traduisante, conduisant à l’éveil des termes rares ou anciens ou même à la trouvaille ; à cela s’ajoute une créativité au second degré, bien maîtrisée par les contraintes de l’original.
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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,025 |
| Communication savante | 0,014 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,004 |
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 ».