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Record W2001295935 · doi:10.7202/1025053ar

Le péritexte des traductions anglaises du Discours sur les Sciences et les Arts de Jean-Jacques Rousseau : la voix énarrative du traducteur

2014· article· fr· W2001295935 on OpenAlexvenueno aff
Guy Rooryck, Lieve Jooken

Bibliographic record

VenueMeta Journal des traducteurs · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArtEthnologySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Des échanges et des transferts entre les nations européennes naît au xviii e siècle la conceptualisation d’un monde nouveau où la traduction joue un rôle médiateur indispensable. Recourant à l’appareil critique genettien, cette étude tente spécifiquement de définir une typologie des fonctions assumées par la voix du traducteur qui laisse une trace explicite ou implicite dans le discours traduit. Cette voix assume, dans l’appropriation du texte original, une fonction herméneutique définie ici comme « énarrative ». Le cas étudié est celui du Discours sur les Sciences et les Arts (1751), qui a propulsé Rousseau sur l’avant-scène de la République des Lettres et qui a connu pas moins de quatre traductions anglaises du vivant de l’auteur. Séduits par l’éloquence qu’il s’agit d’égaler et par la hardiesse du propos, traducteurs et commentateurs expriment tantôt leur perplexité, tantôt leur fascination. Les traductions de Bowyer (1751), Wynne (1752), d’un auteur anonyme (1760) et de Kenrick (1767) contiennent dans leur appareil péritextuel de précieuses indications sur la réception des idées qu’elles propagent. Les traducteurs font ainsi entendre leur voix énarrative tant dans l’appareil titulaire que dans des préfaces originales en anglais, assumant ainsi les fonctions méta-discursive , évaluative , argumentative et extra-diégétique que cet article contribue à définir.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
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 score0.043
Threshold uncertainty score0.086

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0080.018
Scholarly communication0.0060.003
Open science0.0010.002
Research integrity0.0030.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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 head0.064
GPT teacher head0.289
Teacher spread0.225 · 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".

Quick stats

Citations9
Published2014
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