MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,009
Communication savante0,0080,008
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,010

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 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRecherches & travauxMême sujetCultural Insights and Digital ImpactsTravaux en français237 207