MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W1544320174 · doi:10.7202/007484ar

John Steinbeck et la censure : le cas de The Moon is Down traduit en français pendant la Seconde Guerre mondiale

2004· article· fr· W1544320174 on OpenAlexaffvenue
Jean-Marc Gouanvic

Bibliographic record

VenueTTR traduction terminologie rédaction · 2004
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicAmerican Literature and Culture
Canadian institutionsConcordia University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

John Steinbeck et la censure: le cas de The Moon is Down traduit en français pendant la Seconde Guerre mondiale. Prenant la notion de censure dans le sens restreint où un texte appartenant au champ littéraire est manipulé selon des enjeux du champ politique dans une société à une période donnée de son histoire, nous analysons le cas de la présumée censure de The Moon is Down dans deux traductions françaises effectuées pendant la Seconde Guerre mondiale: celle publiée aux éditions Marguerat à Lausanne en 1943 dans une traduction de Marvède-Fischer et celle publiée aux éditions de Minuit à Paris en 1944 dans une traduction d’Y. Desvignes (pseud. d’Yvonne Paraf). Selon les éditions de Minuit, les éditions Marguerat auraient produit une version censurée du texte de Steinbeck, et c’est à ce titre qu’elles s’autorisent à retraduire le texte. L’examen attentif du roman publié aux éditions Marguerat montre que cette traduction n’est pas censurante, en tous cas pas dans le sens indiqué dans la préface à la traduction des éditions de Minuit et qui fait entre autres état de prétendues «coupures» et «altérations» du texte original. La traduction des éditions Marguerat est, à la rigueur, une traduction que l’on pourrait dire «hypertextuelle», après Berman, du texte de Steinbeck, ce qui est sans doute l’une des raisons pour lesquelles les éditions de Minuit se sont méprises sur la nature de cette traduction.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.103
Threshold uncertainty score0.205

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0090.009
Scholarly communication0.0050.003
Open science0.0000.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.264
Teacher spread0.242 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations4
Published2004
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueTTR traduction terminologie rédactionSame topicAmerican Literature and CultureFrench-language works237,207