Traducción como red colaborativa hacia la subalternidad (Benítez, Ortese y Macciocchi: un caso de empoderamiento y affidamento en traducción)
Bibliographic record
Abstract
La multidisciplinarité de la traductologie nous permet d’aborder, selon différentes perspectives théoriques, les phénomènes qui se produisent dans la pratique de la traduction. Les dernières tendances idéologiques envisagent la relation entre traduction et genre. Dans ce cadre, nous nous intéressons à l’engagement manifesté, par certaines traductrices, à l’égard de la traduction de la littérature féminine ainsi que des relations qui s’établissent entre auteure et traductrice. À partir des définitions d’autonomisation (empoderamiento) dans le domaine de la coopération et du développement, et des travaux sur la responsabilisation (affidamento) et la traduction, la présente étude se concentre sur le travail d’Esther Benítez, traductrice d’Anna María Ortese et de Maria Antonietta Macciocchi, et sur sa pratique de la traduction comme réseau de collaboration. De la relation entre les deux écrivaines italiennes et du contact qu’elles ont toutes deux maintenu avec Benítez, nous tenterons de mettre en lumière des nouvelles dimensions des concepts de subalternité (subalternidad), d’autonomisation et de responsabilisation. Esther Benítez, traductrice très réputée du français et de l’italien (ce qui lui a valu le Premio Nacional de Traducción en 1992, en reconnaissance de toute son oeuvre) en espagnol, a produit en parallèle un riche appareil critique (articles, préfaces, ateliers…), autant de sources paratextuelles dont nous extrayons les données traductologiques qui fondent notre étude.
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 | 0.006 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.028 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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.
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".