Bibliographic record
Abstract
Loin de se laisser réduire à une bibliothèque de chefs-d’œuvre, la notion de « littérature mondiale » (Weltliteratur) lancée par Goethe en 1827 renvoie plutôt à un commerce d’idées non dépourvu de concurrence. Cette dimension agonistique a été mise en relief par Pascale Casanova dans son livre La République mondiale des lettres. Elle conçoit cette dernière comme un espace où les écrivains de différentes nationalités entrent en lice et en concurrence, grâce notamment à la traduction, qui apparaît dès lors « comme l’une des voies principales de consécration des auteurs et des textes ». Où situer la francophonie dans cette constellation ? Quel en est le poids relatif, aussi bien comme fournisseur de textes-source que comme relais de textes-cible ? Si Casanova s’est penchée sur le deuxième aspect, cet article porte sur la première partie de la question. L’exemple qui servira de pierre de touche est Une saison dans la vie d’Emmanuel de Marie-Claire Blais, roman dont on connaît mal la trajectoire en traduction. Comme nous essayerons de le montrer, celle-ci passe moins par la consécration parisienne que par le relais américain, notamment grâce aux multiples interventions du grand critique Edmund Wilson, responsable de sa « traduction-consécration » new-yorkaise.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.004 |
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".