Le rôle de l'analyse critique du discours dans la traduction des textes politiques : analyse du discours du président Trump autour de la question nucléaire d'Iran
Notice bibliographique
Résumé
La notion d’idéologie figure parmi les principaux facteurs qui ont un impact sur l’esprit des traducteurs lors de la production du texte cible. L’analyse critique du discours (ACD) est souvent utilisée pour analyser le discours politique afin de découvrir l’idéologie de l’orateur. En adoptant l’analyse critique du discours et en mettant particulièrement l’accent sur le cadre théorique de Hatim et Mason (1990, 1991, 1997), la présente étude a pour objectif de révéler la relation entre la langue et l’idéologie impliquées dans la traduction, de découvrir les hypothèses idéologiques sous-jacentes dans les textes source et cible, et de déterminer si les idéologies des traducteurs sont imposées ou non dans leurs traductions. Pour ce faire, nous analyserons la traduction en persan du discours du président Trump lors de son retrait de l’accord nucléaire iranien. Afin d’indiquer les orientations idéologiques du traducteur, l’étude s’est principalement concentrée sur deux caractéristiques textuelles, à savoir la transitivité et la lexicalisation. Mots-clés : traduction, idéologie, analyse critique du discours, discours politique.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,012 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».