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Enregistrement W4304845767 · doi:10.4000/recherchestravaux.5039

Ulysse ou la piraterie en traduction

2022· article· fr· W4304845767 sur OpenAlexaff
Claire Larsonneur

Notice bibliographique

RevueRecherches & travaux · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensDesjardins
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ulysse par jour est une entreprise inédite de traduction française du roman de Joyce, Ulysse, publiée par Guillaume Vissac au rythme d’un tweet par jour depuis 2012. Ces tweets sont relayés et archivés dans un espace Web dédié. En choisissant de créer un dispositif numérique spécifique à cette traduction, Guillaume Vissac sort la traduction de l’espace éditorial où elle était confinée et de sa position ancillaire. L’architexte ainsi construit joue sur la polyvalence des médias numériques (cartographie, tags horaires, tags thématiques, hyperliens) et ouvre une pluralité de lectures. Le séquençage du roman-fleuve en 140 puis 280 caractères produit des micro-textes, qu’on pourrait qualifier de fragments mais qui s’en distinguent par leur unité propre (textuelle et écranique) et par leur insertion dans un réseau de références. Le dispositif influe sur l’écriture dans la mesure où il conduit à une poétisation du roman et à un redéploiement de l’œuvre dans une série de plis (versions, gloses) littéraires. Autre différence avec une publication traditionnelle, le dispositif articule des temporalités complexes, tant en matière d’écriture que de lecture. Plutôt que de parler de traduction proprement dite, Vissac préfère le terme de « piratage poétique », qu’il emprunte à Kathy Acker : la traduction est une réappropriation poétique mais aussi une transgression, une remédiation créatrice. Il s’inscrit ainsi dans un ensemble de pratiques artistiques ; littéraires comme chez Acker, Riós ou Headley, ou multimodales comme chez J. R. Carpenter, entre détournement et remix, qui remettent en question les frontières des genres traditionnels.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,560
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,182 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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