Traduire les sciences humaines. Auteur, traducteur et incertitudes
Notice bibliographique
Résumé
Cet article se propose d’examiner la spécificité de la traduction des textes ayant des ambitions conceptuelles, qu’ils relèvent des sciences humaines et sociales ou de la philosophie. En effet, outre les problèmes que leur traduction partage avec la traduction littéraire, le travail sur les concepts à l’oeuvre dans ces textes requiert une attention et un engagement particuliers de la part du traducteur. Les recherches qui président à ses choix, et souvent reléguées aux coulisses de la science, soutiennent sa fonction auctoriale propre. La spécificité de cette pratique est analysée ici à la lumière de deux propositions théoriques : d’une part, la distinction entre concept thématique et concept opératoire, introduite par Eugen Fink, et, d’autre part, la distinction entre incertitude-nuance et incertitude-alternative qui nous vient de la philosophie de l’aléatoire. Rapprocher ces ressources catégorielles permet tout à la fois de documenter cette pratique traductive particulière et d’avancer quelques hypothèses sur la tâche du traducteur et sa responsabilité auctoriale dans ce champ particulier de la traduction. Les séquences argumentatives de l’article s’appuient sur des exemples empruntés à diverses expériences de traduction (notamment de George Herbert Mead, d’Aristote, du Coran et de Paul Ricoeur).
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».