De la traduction comme interprétation et construction. La Flamme d’amour vive de Jacques Ancet et la Llama de amor viva de Jean de la Croix
Bibliographic record
Abstract
Ce travail d’analyse traductologique prend comme objet le poème Llama de amor viva de Jean de la Croix et sa traduction Flamme d’amour vive par Jacques Ancet et utilise pour ce faire l’outillage mis au point par Kees Coster dans son livre From World to World. An Armamentarium for the Study of Poetic Discourse in Translation (2000). L’objectif du travail consiste en premier lieu à réaliser une analyse détaillée qui place au centre la traduction et qui permet de présenter de façon structurée les choix du traducteur. D’abord, nous fournirons quelques informations pertinentes à propos des textes source et cible et du traducteur extratextuel. Ensuite, conformément au parcours proposé par Coster, nous établirons, au niveau macrostructurel, un squelette sémantico-pragmatique du monde du texte de la traduction, qui servira également à dresser une ébauche du monde du texte source. Puis nous présenterons une analyse comparative des éléments microstructuraux (la syntaxe, le lexique, la prosodie, la rhétorique, l’intertextualité) afin d’observer les écarts substantiels qui s’y sont produits. Finalement, nous relierons les écarts substantiels entre texte source et texte cible au squelette sémantico-pragmatique afin d’estimer la différence au niveau macrostructurel entre le monde du texte de l’original et de la traduction. Dans notre conclusion, nous ferons une évaluation globale de l’outillage proposé par Kees Coster.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".