Pseudo-traductions et traducteurs fictifs dans l’oeuvre de l’écrivain basque Joseba Sarrionandia
Bibliographic record
Abstract
Le présent article a pour objectif de souligner le potentiel créatif que les pseudo-traductions et les traducteurs fictifs peuvent apporter à l’oeuvre d’un écrivain, ainsi que leur possible contribution au développement d’une littérature, surtout quand il s’agit d’une littérature minoritaire ne jouissant pas d’une longue et abondante tradition. En présentant les exemples tirés de l’oeuvre de l’écrivain et traducteur basque Joseba Sarrionandia, qui cherche souvent à créer l’illusion qu’un de ses propres textes est la traduction d’une oeuvre étrangère ou qu’une de ses traductions a été trouvée ou traduite par un personnage fictif, nous tenterons de montrer comment ces pratiques littéraires transgressives, qui oscillent entre la traduction et la création littéraire, remettent en question certaines notions et définitions traditionnelles, telles l’originalité du texte de départ, l’appartenance exclusive d’un texte à un auteur, l’invisibilité du traducteur ou l’authenticité et la pureté des langues et des littératures.
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 | 0.001 | 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 | 0.006 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".