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Enregistrement W2513910656 · doi:10.7202/1036988ar

Hermeneutic Uncertainty and Prejudice

2016· article· en· W2513910656 sur OpenAlexvenueno aff
Ineke Wallaert

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHermeneuticsPrejudice (legal term)EpistemologyConsciousnessField (mathematics)Raising (metalworking)SociologyPsychologyPhilosophySocial psychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hermeneutic uncertainty is an inherent part of the art of translation, and its consequences are ineluctable features of translation products. In this article I support the claim that the teaching and practice of translation do not escape the social responsibility which resides in clearly declaring and acknowledging the existence of hermeneutic uncertainty. Investigating how Heideggerian hermeneutics led to Gadamer’s development of the concept of hermeneutic prejudice. I will show that the philosophical description of how this prejudice functions can be a useful part of the pedagogical materials presented by translation teachers, and can help students to approach ambiguous or difficult source text elements more confidently. Such hermeneutic consciousness-raising can also be applied to published translations, where it can be tested to reveal how translators have dealt with specific instances of hermeneutic uncertainty. The case studied here is a pair of terms occurring in Walter Benjamin’s Die Aufgabe des Übersetzers, chosen mainly for its ubiquitous presence in the field of translation studies. The story of how French and English translations differ in their understanding of this specific hermeneutic difficulty will be used to investigate the extent to which translators acknowledge (or ignore) the existence of hermeneutic uncertainty by allowing it to enter their translations or by discarding it from them.

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)0,029
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0290,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0120,099
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0010,011
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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