Processus d’acculturation et problèmes de traduction : le théâtre de Wole Soyinka
Bibliographic record
Abstract
Processus d'acculturation et problèmes de traduction : le théâtre de WoIe Soyinka — Cette étude traite des déterminations linguistiques et culturelles que fait peser une culture-source peu familière sur la traduction en français du théâtre de langue anglaise de l'auteur nigérian WoIe Soyinka, prix Nobel de littérature (1986). L'ethnie yoruba fournit à ces pièces une langue polytonale, une civilisation enracinée dans le sacré et un théâtre ambulant opératique. Les influences occidentales se reconnaissent à l'utilisation de l'anglais standard par les personnages membres de l'élite cultivée, de mots-clés révélateurs d'idéologies par les personnages représentatifs et de modèles littéraires occidentaux. La composante anglo-nigériane, synthèse plus ou moins cohérente, mais toujours très riche, de toutes les influences, se distingue par l'emploi de l'anglais pidgin, d'un anglais nigérianisé et d'un style heurté, parfois hermétique, exprimant la souffrance et la rébellion. Les trois composantes de ce théâtre (indissociables dans la réalité) exigent du traducteur des techniques variées, une culture étendue et une grande sensibilité poétique. Il revient au traducteur francophone de trouver des équivalents français susceptibles de rendre des faits de civilisation africains, issus de processus d'acculturation complexes.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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.
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".