Bibliographic record
Abstract
La problématique de la culture constitue désormais un champ de recherche primordial pour travailler à une théorie de la traduction. On se situe ici au niveau du sol archéologique, c’est-à-dire au niveau des modes d’être de la culture, et de leurs interactions avec les modes de traduire. La traduction n’étant jamais une opération neutre, il convient de mettre en évidence les interventions du traducteur réalisées dans le cadre de son appartenance à telle ou telle culture. Mais il ne faut pas non plus réifier la culture, et il faut mettre en relief également les interventions d’ordre purement individuel. Cette relation à la culture est d’une grande importance puisque le traducteur, étant au coeur des relations d’altérité, constitue de par son activité traduisante, l’identité de sa propre culture. Il s’agit de passer aujourd’hui d’un ethnocentrisme négatif, procédant à l’effacement de l’Autre, à un ethnocentrisme positif réalisant par la « montre » de l’Autre, la tâche de constitution de l’identité propre. Ce dévoilement pour l’identité passe par la critique de la dichotomie par trop simpliste « cibliste/sourcier », qui est prisonnière de la langue. Le traducteur se donnera en revanche comme tâche, la « montre » du discours de l’Autre. Cette problématique interculturelle est examinée à travers cinq champs clés dans lesquels se déploie l’activité traduisante : altérité, histoire, critique, éthique et tâches de la traduction.
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 | 0.007 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.071 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.022 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| 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".