Auto-traduction, diglossie et revitalisation des langues autochtones dans les cinémas québécois et autochtones
Notice bibliographique
Résumé
Pendant de nombreuses décennies, les langues autochtones furent dans la majorité des cas inaudibles ou absentes de nos écrans, les réalisateurs participant ainsi de manière implicite au processus de colonisation linguistique des peuples autochtones d’Amérique. Les vingt-cinq dernières années ont vu naître des initiatives visant la revitalisation des langues autochtones ainsi que la remédiation de la tradition orale à l’écrit comme à l’écran, dans un contexte où les collaborations interculturelles se font plus nombreuses. Dans le contexte québécois, des cinéastes telles que Marquise Lepage, Myriam Verrault et Chloé Leriche travaillent de manière étroite avec des individus et communautés autochtones, en développant avec eux/elles des relations horizontales (plutôt que verticales) avec ces derniers, en les intégrant au processus de création. Cet article examine ainsi un cas particulier de collaboration interculturelle, celui du collectif Arnait Video Productions, co-fondé par la cinéaste québécoise Marie Hélène Cousineau ainsi que par les Ainées inuit Susan Avingaq et Madeline Ivalu. À travers des entrevues avec Cousineau et en s’inspirant des travaux de spécialistes de langues autochtones, ce texte s’intéresse au processus de traduction, envisagé comme une action contribuant à une médiation culturelle et interculturelle, mais aussi à la façon dont ce processus engendre de nouvelles manières de voir, de penser et d’entendre les langues autochtones à l’écran. Une attention accrue est portée aux stratégies, à la portée esthétique et aux modes de résistance associés au processus de traduction dans la trilogie d’Arnait.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
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.
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 ».