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Enregistrement W3115751654 · doi:10.4000/traduire.2137

Quand la traduction entre en jeu

2020· article· fr· W3115751654 sur OpenAlexaff
Laurence Van Goethem

Notice bibliographique

RevueTraduire · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical and Literary Studies
Établissements canadiensHistorical Studies in Education
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les variations infiniesAvant toute entreprise de traduction et dans les mêmes termes pour toute œuvre, littéraire ou non, se posent les questions du « pourquoi traduire », du « que traduire » et de « qui traduit 1 ».Les réponses à la première question sont multiples : pour franchir des frontières, frotter une culture étrangère à la sienne, dialoguer entre humains, mieux se comprendre : « traverser ce qui est différent, l'interroger et le connaître » (Antonio Prete 2 ), ou tout simplement « faire connaître ce que j'aime » (Antoine Vitez 3 ).La question de « qui traduit » au théâtre est intrinsèquement liée aux autres (que traduit-on, et pourquoi ?), à quoi nous pourrions ajouter « pour qui ?», car on traduit au théâtre aussi en fonction du public, et il peut arriver que les acteurs modifient légèrement le texte pour mieux coller à l'actualité ou au lieu de la représentation.Ainsi la traduction est ouverte, souple, susceptible d'être retouchée en fonction des circonstances.Dans de nombreuses pièces contemporaines, elle est même réalisée oralement sur scène, totalement intégrée à la mise en scène, et le traducteur assimilé à un acteur (ou vice versa). Jérôme Bel, traduction en transitionDans Disabled de Jérôme Bel 4 , un spectacle interprété par une troupe professionnelle, porteuse de divers handicaps mentaux, une actrice traduit sur scène le propos des comédien•nes (qui jouent leur propre rôle).Cette actricetraductrice est (apparemment) la seule « non invalide ».Elle est là pour lier les scènes entre elles, expliquer la mise en œuvre de la production, donner le nom du metteur en

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,017
Communication savante0,0130,011
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,004

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,213 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
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