Un poème de Pizarnik sous toutes ses coutures : vers une nouvelle méthode d’analyse des traductions poétiques
Bibliographic record
Abstract
Depuis John Dryden, la plupart des typologies de traductions poétiques sont de nature prescriptive, tendent à se fonder sur une conception restrictive du genre poétique et ne renvoient souvent qu’à une facette du texte. Puisque nous considérons que la traduction du vers peut être traitée sous trois aspects différents (conceptuel, sonore et spatial), nous proposons une méthode d’analyse susceptible de donner lieu à une catégorisation plus spécifique des traductions. Ensuite, nous appliquons notre méthodologie à l’analyse de six versions anglaises du premier poème d’Árbol de Diana de l’auteure argentine Alejandra Pizarnik (1936-1972). Cette étude de cas montrera comment une analyse rigoureuse des aspects conceptuel, sonore et spatial peut aider à identifier les particularités du poème source, puis à évaluer dans quelle mesure elles ont été accueillies dans ses traductions.
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".