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Enregistrement W2887619761 · doi:10.7202/1050709ar

D’une langue à l’autre : les transformations du texte de deux nouvelles d’Honoré de Balzac dans des versions anglaises, espagnoles et chinoises

2018· article· fr· W2887619761 sur OpenAlexaffvenue
Marie-Christine Aubin

Notice bibliographique

RevueTTR traduction terminologie rédaction · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Balzac le suggère dans sa Physiologie du mariage, « [l]ire, c’est créer peut-être à deux » (1976, t. XI, p. 1019). Ce qui est vrai de l’amateur de livres l’est encore plus du traducteur, lecteur primordial chargé de réécrire le texte en langue étrangère. Dans le présent article, nous observons deux nouvelles de Balzac, Le Réquisitionnaire (1831) et L’Élixir de longue vie (1830), traduites en anglais, espagnol et chinois. Cette observation s’inscrit dans le prolongement des théories de la réception, notamment des plus récentes qui intègrent la dimension culturelle à l’activité de traduction, mais nous nous fondons surtout sur le modèle macro- et transtextuel que propose O’Neill (2005). Il s’agit d’un système multilingue complexe, composé de l’ensemble des textes, en langues étrangères et originale, qui englobe l’auteur du texte original, ses traducteurs et tous les prolongements et toutes les transformations – heureuses ou malheureuses – réalisées à partir du texte initial. Cette approche macrotextuelle nous permettra non seulement d’observer l’impact de Balzac dans le monde, mais aussi d’élucider quelques-unes des stratégies employées par les traducteurs pour mener à bien leur entreprise : stratégies de nature stylistique pour rendre les aspects perçus du style de Balzac, mais aussi stratégies d’acculturation ou de dépaysement comme elles ont pu être discutées par Schleiermacher, Venuti ou Berman. Quelles que soient ces stratégies, il apparaît très nettement qu’une fois publiée, l’oeuvre n’appartient plus à son auteur (Chan, 2010, p. 3). Celle-ci a donc une vie et des prolongements que l’auteur ne saurait soupçonner et dont les résultats lui échappent complètement. Pour illustrer ces prolongements, nous suivrons ces deux nouvelles dans quelques pays et dans quelques systèmes linguistiques et tâcherons de mesurer les transformations du texte, tant pour la forme que pour le fond.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,017
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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