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Enregistrement W3044281925 · doi:10.3167/ssi.2020.260103

Sarah Richmond’s Translation of Jean-Paul Sartre’s <i>Being and Nothingness</i>

2020· article· en· W3044281925 sur OpenAlexaff
Adrian van den Hoven

Notice bibliographique

RevueSartre Studies International · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFrench Historical and Cultural Studies
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNothingNeologismPhilosophyContext (archaeology)GermanScholarshipLiteraturePsychoanalysisArtHistoryLinguisticsEpistemologyPsychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sarah Richmond’s translation makes an important contribution to Sartrean scholarship. L’Etre et le néant was first translated by Hazel Barnes in 1956 but it contained various errors. Richmond also had access to the internet and to Sartre’s French and German sources. Her edition also contains an Introduction and a ‘Notes on the translation’ section. Sartre published his work in 1943 and, unable to access all the works he cited, he often did so from memory. He also adopted certain translators’ neologisms: for example, Corbin’s translation of Heidegger’s Qu’est-ce que la métaphysique? , and when he quoted Nietzsche, he used two different translations, and he quotes Spinoza using a text by Hegel. He quotes a line from the playwright Beaumarchais without clarifying the context. Sarah Richmond deals with many of these problems and also notes that the French gender system can be problematic. Also, Sartre’s neologisms rendered finding English equivalents difficult. This is an excellent translation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,883
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,198 · 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 tête enseignante, 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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