Exercices d'apprentissage pour la traduction par Servanne Woodward
Notice bibliographique
Résumé
Reviewed by: Exercices d'apprentissage pour la traduction par Servanne Woodward Jessica Sertling Miller Woodward, Servanne. Exercices d'apprentissage pour la traduction. Toronto: Canadian Scholars, 2022. ISBN 978-1-77338-298-2. Pp. 252. CDN $64.95 Le manuel Exercices d'apprentissage pour la traduction est un cahier souple à spirales au style simple et clair qui se concentre non pas sur les techniques de traduction mais sur l'application directe. Cette méthode fait appel à l'observation, la réflexion, et la discussion. L'ouvrage est divisé en 26 chapitres, intitulés 'leçons', contenant chacun cinq activités approfondies. Les traductions se font parfois de l'anglais au français, ou du français à l'anglais, dans un registre de langue généralement neutre. Chaque chapitre explore un thème à travers son champ lexical et la compréhension de textes. Ces thèmes sont très variés (par exemple, l'administration, le féminisme, le secret, le sport). La structure des chapitres se répète fidèlement, ce qui a l'avantage de faciliter la préparation des cours mais le risque de devenir rébarbatif. Un extrait littéraire d'une page sert de tremplin à la leçon: il est précédé d'une biographie sommaire de l'écrivain.e et d'un synopsis qui contextualise l'extrait dans l'intrigue. Ensuite, un exercice de compréhension permet de réfléchir aux détails du texte pour mieux en saisir les nuances. Après cela, une ou deux activités de vocabulaire permettent d'affiner ses connaissances du champ lexical. Le chapitre continue en proposant d'observer des traductions––professionnelles ou automatiques––et de choisir les meilleures, de les comparer, ou de les critiquer. La leçon se conclut avec la traduction d'un ou plusieurs extraits littéraires différents du principal mais évoquant le fil conducteur du chapitre. Ici, on demande aux élèves de justifier leurs choix de traduction lorsqu'il y a plusieurs possibilités. Les corrigés sont fournis par la maison d'édition une fois que le livre est adopté pour une classe. L'atout majeur de cet ouvrage est incontestablement la diversité des textes. On voyage à travers le temps, la géographique francophone avec des auteur.e.s de continents différents, et les courants littéraires. Les classiques (e.g., de Beauvoir, Maupassant, Voltaire) sont également savamment mélangés avec des œuvres contemporaines qu'un public étudiant anglophone sera susceptible de connaître (e.g., Atwood, L'Engle, Riordan). Cela améliorera la compréhension et développera l'appréciation de la traduction qui s'avérera sans doute plus difficile qu'anticipée. Une autre force de ce livre est l'intégration de traductions automatiques (e.g., Google Translate) dans des exercices de comparaison et de réflexion. L'auteure montre ainsi que ce genre de service n'est rien qu'un outil, ni bon ni mauvais en soi. Il deviendra évident pour les élèves grâce à ces comparaisons que le produit d'une machine ne peut en aucun cas rivaliser avec celui d'une personne capable de réfléchir au processus de traduction, une compétence qui exige des connaissances multiples et humaines telles que, entre autres, la culture, l'histoire, la linguistique. Enfin, le dernier chapitre considère le débat fascinant qui oppose l'idée de traduire à nouveau les œuvres classiques et celle de les conserver telles qu'elles le sont. Les élèves [End Page 261] considèreront cette question en traduisant des essais sur le sujet. L'un d'eux, co-écrit par l'auteure, fait référence à un texte de Jack London inclus dans un chapitre précédent, ficelant adroitement ce manuel pratique et intéressant. [End Page 262] Jessica Sertling Miller University of Wisconsin, Eau Claire Copyright © 2023 American Association of Teachers of French
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,072 | 0,024 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».