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Enregistrement W3036082133 · doi:10.33137/rr.v40i3.28743

Les premières traductions de l’<i>Iphigénie à Aulis</i> d’Euripide, d’Érasme à Thomas Sébillet

2017· article· fr· W3036082133 sur OpenAlexvenueno aff
Virginie Leroux

Notice bibliographique

RevueRenaissance and Reformation · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Literary Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtErasmus+PhilosophyArt historyThe Renaissance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En 1506, Érasme est le premier à traduire en latin des tragédies grecques entières, en l’occurrence deux tragédies d’Euripide, Hécube et Iphigénie à Aulis. S’il adopte pour l’Hécube une traduction vers à vers, il opte dans l’Iphigénie pour une traduction plus détaillée en veillant à produire dans la langue cible les effets de l’original. Dans son ouvrage sur L’Hécube d’Euripide en France, Bruno Garnier a montré comment la traduction latine d’Érasme a influencé la première traduction française de l’Hécube, attribuée à Guillaume Bochetel (1544). Cet article est consacré aux premières traductions de l’Iphigénie à Aulis et, en particulier, à celle de Thomas Sébillet qui se mesure à Érasme pour démontrer, contre Joachim Du Bellay, la capacité d’une traduction poétique à illustrer la langue française. In 1506, Erasmus was the first person to translate complete Greek tragedies into Latin, in this case two tragedies by Euripides, Hecuba and Iphigenia at Aulis. Though he used a verse by verse translation for Hecuba, he opted in Iphigenia for a more detailed translation, taking care to reproduce in the target language the effects of the original. In his work on Euripides’ Hecuba in France, Bruno Garnier has shown how the Latin translation of Erasmus influenced the first French translation of Hecuba, attributed to Guillaume Bochetel (1544). This article addresses the first translations of Iphigenia at Aulis and in particular that of Thomas Sébillet. He pitted himself against Erasmus to demonstrate, contrary to Joachim Du Bellay, the capacity of a poetic translation to exemplify the French language.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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