MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4405625385 · doi:10.4000/12zi0

« Traduit du riddleyspeak (Anterre) par Nicolas Richard » : quand le traducteur se fait lecteur de science-fiction

2024· article· fr· W4405625385 sur OpenAlexaff
Elaine Després

Notice bibliographique

RevueReS Futurae · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensMinistère de l’Emploi et de la Solidarité Sociale (Québec)Université du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Riddley Walker (1980) de l’auteur britannique d’origine américaine Russell Hoban est devenu un roman de science-fiction postapocalyptique culte au fil des années, et la langue dans laquelle il est écrit, le riddleyspeak, n’y est pas étrangère. Véritable novum science-fictionnel, cette langue-fiction défamiliarisane (Sorlin, 2010) mélangeant l’anglais et le cockney, l’écrit et l’oral, le passé et l’avenir, la religion et la science a donné au roman la réputation d’être intraduisible. Or, avec Enig Marcheur (2012), Nicolas Richard réalise une véritable traduction science-fictionnelle et poétique en « parlénigm ». Cet article propose de montrer que la proposition du traducteur enrichit et complexifie la xénoencyclopédie du roman de Hoban plutôt qu’elle la remplace, l’amenant presque du côté de la transfictionnalité (Saint-Gelais, 2011) : les personnages et le récit sont reconnaissables, mais ils existent dans un monde fictionnel et linguistique différent, moins familier encore. Grâce aux outils d’analyse développés par Alice Ray (2019), il s’agit d’explorer ce novum qu’est le « parlénigm » par une analyse comparée des textes, des techniques employés par le traducteur, des effets produits, et d’autres exemples de traduction de langues-fiction.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,236 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueReS FuturaeMême sujetLinguistics and Discourse AnalysisTravaux en français237 207