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Enregistrement W7162016945 · doi:10.82308/52549

Traduire un féminisme ambivalent: l'exemple de "Difficult Women" de Roxane Gay suivi de la traduction "Des femmes compliquées"

2021· dissertation· fr· W7162016945 sur OpenAlexaboutno aff
Julie Levasseur

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueThomas Hardy Literature Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeologyAmbivalenceFeminismRepresentation (politics)Field (mathematics)HegemonySelection (genetic algorithm)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This master’s thesis has two components: the translation, from American English to Québécois French, of a selection of five short stories from Roxane Gay’s collection Difficult Women (2017), and a critical analysis related to the translation. The latter proposes to reflect on the specific considerations raised by the translation of literary works that illustrate a “meta-” (Saint-Martin, 1992) or a “bad” (Gay, 2014) feminism, the particularities of these texts, as well as the translation strategies that may be adopted or adapted in order to render them from one language to another. First, the ideological issues specific to any translation are outlined as well as the influence of hegemonic discourses – especially sexist ones – in language. I also highlight possible forms of resistance through (re)writing. Then, since women’s literary practices in recent decades seem more ambivalent in their identification with feminisms, the collection of short stories “Difficult Women” serves as a case study to identify the characteristics of a bad feminism in literature, with a view to translating the stories. In addition to the formal aspects reminiscent of metafeminism, I analyse the themes addressed in the collection and the construction of female characters through the representation of their agency. Finally, this is followed by an overview of existing approaches and strategies in the field of feminist and gender-focused translation in order to determine those which it would be productive to apply to an ambivalent work such as “Difficult Women”

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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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