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Enregistrement W4378070137 · doi:10.7202/1098956ar

Les enjeux du traduire : penser « l’entre » dans la distance à l’autre. Le cas de la traduction française du roman d’El Aswany

2023· article· fr· W4378070137 sur OpenAlexvenueno aff
Fayza El Qasem

Notice bibliographique

RevueTTR traduction terminologie rédaction · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Si la subversion est la remise en question d’un modèle ou une posture qui en questionne la pertinence, dans quelle mesure la traduction d’un roman subversif, cloué au pilori par les gardiens de l’ordre traditionnel, remplit-elle son rôle, en ouvrant les virtualités de l’oeuvre originale et en donnant à lire l’Autre dans sa singularité et son universalité? Un des chemins consiste à sortir du dualisme qui postule un principe de séparation/exclusion, d’homogénéisation d’une culture et de sa sur-identification. C’est donc au traducteur de choisir les moyens de négocier le décentrement qui s’opère entre la langue-culture source et la langue-culture cible, en fonction de sa représentation de son lecteur, qu’il peut voir comme ouvert à l’universel ou, au contraire, comme désireux de s’ouvrir vers des horizons lointains, mais d’une façon qui lui reste familière. Dans quelle mesure la traduction française du roman de l’auteur égyptien El Aswany, J’ai couru vers le Nil (Actes Sud, 2018), réalisée par Gilles Gauthier, transmet-elle le style et le contenu subversifs de l’original? Plutôt que de montrer les insuffisances de l’oeuvre traduite, nous proposons de nous confronter aux enjeux représentationnels de la traduction et à leurs effets sur l’image de la culture cible. Nous présenterons les stratégies utilisées par Gauthier dans certains passages, à même d’éclairer sa posture et d’interroger son rapport à l’altérité.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,035
Communication savante0,0100,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2023
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