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Enregistrement W3082483371 · doi:10.7202/1071150ar

Roumi traduit, Roumi réécrit : enjeux politiques d’une réception

2020· article· fr· W3082483371 sur OpenAlexaffvenue
Amir Sedaghat

Notice bibliographique

RevueTTR traduction terminologie rédaction · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Political Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Jalāleddin Mohammad Roumi est un poète et penseur mystique (soufi) persan du XIII e siècle parmi les plus connus en Occident. Sa renommée tient à l’immensité de son oeuvre poétique, qui se compose du Masnavi-e ma’navi et du Divān-e Šams e Tabrizi , ainsi qu’à un engouement significatif et relativement récent en Amérique anglophone pour ses poèmes à caractère spirituel. Traduire Roumi ne peut qu’être imprégné d’enjeux politiques, aussi bien de par l’importance et l’actualité des relations transculturelles entre l’Occident et le monde islamique qu’en raison de la complexité de sa pensée éclectique sujette à la polémique même au sein de l’orthodoxie musulmane. Ainsi, les exemples d’interférences du politique, de l’idéologique et du poétique sont-ils multiples dans le transfert du message de Roumi vers les langues européennes. Cet article s’appuie sur des théories éthiques, sociolinguistiques et herméneutiques de la traduction pour montrer les modalités de l’interférence de l’idéologie dans l’opération traduisante. Plusieurs cas en sont identifiés : des soupçons d’antisémitisme autour de la traduction anglaise d’un récit allégorique du Masnavi , l’intervention de certaines institutions politiques afin d’annexer le penseur persan au giron turc, ou encore les tendances islamisantes de certains traducteurs-spécialistes de Roumi qui, à travers leurs notes et commentaires, cherchent à associer la pensée universelle de l’auteur à la doctrine centrale de l’islam.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,234
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,133 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2020
Routes d'admission2
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