Queerer la langue : stratégies de traduction de langues non normatives et leurs effets sur l'identité de personnages littéraires, suivi de Noirortie
Notice bibliographique
Résumé
Ce mémoire s’intéresse à la traduction du dialecte et de la langue non genrée. En première partie, il analyse trois œuvres d’autaires autochtones qui joignent ces deux pratiques : Noopiming: The Cure for White Ladies/Noopiming : Remède de guérir de la blancheur de Leanne Betasamosake Simpson, Jonny Appleseed de Joshua Whitehead, traduits par Arianne Des Rochers ; et Love After the End/L’amour aux temps d’après, dirigé par Joshua Whitehead et traduit par Sophie Voillot. À l’aide de la traductologie, de la sociolinguistique et des études queer, le mémoire se penche sur les effets qu’a cette langue doublement non normative sur l’identité des personnages. La traduction du dialecte transforme les identités ontarienne et manitobaine en une identité québécoise. La langue utilisée pour décrire les personnages non-binaires en français combine les formes grammaticales masculines et féminines, ce qui continue d’évoquer la binarité du genre, alors que l’anglais emploie des formes ni masculine, ni féminine. La traduction de la langue non normative dans le corpus modifie donc l’identité régionale et queer des personnages.La deuxième partie du mémoire se compose d’extraits traduits de Nettleblack de Nat Reeve, un roman historique et épistolaire dont la trame narrative a lieu en Angleterre. Les extraits choisis du texte de départ contiennent un dialecte anglais du dix-neuvième siècle, un dialecte gallois et un sociolecte populaire, auquel je substitue un dialecte acadien. Ils comportent aussi des personnages aux identités de genre non binaires. Résolument non hégémonique, le dialecte acadien évoque un lieu bilingue des provinces de l’Atlantique canadienne, où le français est souvent dominé par l’anglais. Le choix de ne pas combiner les formes masculines et féminines pour les personnages non-binaires met en valeur des stratégies de langue non genrées moins connues et moins normatives que celles qui sont combinatoires. Tout comme le volet recherche du mémoire, le volet traduction offre au lectorat francophone un type d’écriture qui remet en cause la langue dominante en représentant les identités marginalisées des personnages. Cependant, tandis que les textes étudiés cherchent à normaliser une langue queer, ma traduction vise à multiplier les possibilités de cette langue
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».