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Record W1575996405 · doi:10.7202/008556ar

Les limites de l’analyse contextuelle et de la cohérence comme critères en critique des traductions : un cas d’erreur sur la personne dans les traductions françaises du Lazarillo de Tormes

2004· article· fr· W1575996405 on OpenAlexaffvenue
Marc Charron

Bibliographic record

VenueTTR traduction terminologie rédaction · 2004
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicTranslation Studies and Practices
Canadian institutionsUniversité du Québec en Outaouais
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Contrairement à ce qui est habituellement véhiculé en traductologie, nous faisons valoir dans cet article que les notions de cohérence, d’analyse contextuelle ou d’intention de l’auteur ne sont pas toujours éclairantes pour les fins spécifiques de la critique des traductions. Nous procédons d’abord à une lecture critique succincte de la notion d’unité qui se trouve au centre de l’analytique des traductions chez Antoine Berman, puis présentons l’importante relecture, de la part de l’hispaniste Paul Julian Smith, de cette même notion qui traverse l’ensemble du discours de la critique traditionnelle au XXe siècle du roman picaresque espagnol anonyme du XVIe siècle, La vida de Lazarillo de Tormes, y de sus fortunas y adversidades. Nous situons notre propre projet critique des traductions françaises du Lazarillo de Tormes en marge de cette quête d’unité afin de mettre en avant un modèle d’analyse des ambiguïtés syntaxiques qui puisse prendre en charge les interprétations multiples en découlant et non pas forcément s’appuyer sur le besoin de recentrer le texte ou de le ramener à un tout cohérent. Afin d’illustrer ce propos, nous faisons appel à l’analyse stylistique de la syllepse (au sens de Michael Riffaterre) telle qu’elle se manifeste dans certains passages du Lazarillo de Tormes et de ses cinq traductions françaises parues entre 1560 et 1968.

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)0.007
metaresearch head score (Gemma)0.012
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 score0.058
Threshold uncertainty score0.119

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0070.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.003
Science and technology studies0.0100.049
Scholarly communication0.0120.009
Open science0.0010.005
Research integrity0.0030.006
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.107
GPT teacher head0.347
Teacher spread0.240 · 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".

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Published2004
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