L'alternance passé-présent dans le récit : contraintes de la traduction du français vers l'anglais
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine la question des choix de traduction à effectuer dans le passage du français à l'anglais lorsque l'on se trouve en présence de récits ayant recours à l'alternance temporelle entre temps du passé et présent dit « de narration ». Quelques exemples empruntés à la presse et à la fiction en français, puis en anglais, montreront que le phénomène de l'alternance temporelle se rencontre dans les deux langues, mais qu'il n'obéit pas aux mêmes contraintes. Une analyse du mode de construction du récit au présent fondée sur le concept de repérage emprunté à la théorie d'Antoine Culioli permet de dégager un certain nombre de critères destinés à guider les choix de traduction.L'étude d'une dernière série d'extraits dont la langue de départ est le français vise àappliquer les hypothèses théoriques avancées à la pédagogie de la traduction, en vue de proposer quelques conseils susceptibles d'être donnés à des étudiants.
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 | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".