Traduire pour l’édition aujourd’hui : quatre traductrices racontent
Notice bibliographique
Résumé
Qui n'a pas rêvé de traduire un livre, d'avoir son nom dans l'ours ou en quatrième de couverture ?Traduire pour une maison d'édition : le Graal.Beaucoup de candidat•es, peu d'élu•es, et les expériences sont diverses.Alors, comment décrocher un projet ?Quelles sont les contraintes propres à ce domaine ?Et quid des aspects financiers ?Nous avons interrogé quatre professionnelles :• Claire Billaud (CB), traductrice de l'anglais vers le français, spécialisée en édition jeunesse et correctrice ;• Bérengère Lepoutre Roudil (BLR), traductrice de l'anglais et de l'espagnol vers le français, réviseuse et correctrice ;• Amandine Pierru-Chantenay (APC), traductrice de l'anglais et de l'espagnol vers le français, spécialisée notamment dans le domaine artistique ;• Marie Renier (MR), traductrice de l'anglais vers le français en littérature jeunesse et bande dessinée.Précisons que les propos recueillis pour cet article sont le reflet de leurs expériences personnelles avec des maisons d'édition qui n'ont pas toutes le même fonctionnement, ni les mêmes moyens ou priorités. Traduire pour l'édition aujourd'hui
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,007 |
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 ».