The Gender of Pseudotranslation in the Works of Marie-Jeanne Riccoboni, Mme Beccari and Cornélie Wouters
Notice bibliographique
Résumé
While authorship recognition was a challenge for all eighteenth-century aspiring writers regardless of their gender, the social position of women was such that public claims of authorship and ownership over a text were even less self-evident in the public sphere. As will be illustrated in this article, female writers especially made extensive use of transfer strategies (such as translation and pseudotranslation) to establish their authorship, thereby turning paratext and narrative into a dynamic maneuvering space. Considered from a gender perspective, the challenge for eighteenth-century female writers was to gradually “invent” themselves, or rather establish a voice of their own. Taking on a different (cultural) persona—even if only on a paratextual level—could provide them with a discursive “platform” from which they could negotiate their way into the literary field. In order to illustrate this gender-specific emancipatory quality of pseudotranslation, as established mainly in their paratexts, the present article proposes a comparative analysis of their forms and functions in the career and oeuvre of three eighteenth-century French women writers, Marie-Jeanne Riccoboni, Mme Beccari and Cornélie de Wouters, who all made extensive use of pseudo-English fiction.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,008 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».