Bibliographic record
Abstract
La traduction est un moyen de cerner la vérité et le vrai sens des textes. Cet article tente de définir la règle de conduite traductosophique d’Emmanuel Levinas à partir d’une analyse de ses Nouvelles lectures talmudiques (NLT). Bien que sa pensée ne fût pas explicite sur ce point, Levinas a laissé apercevoir une approche raisonnée de la médiation linguistique qui redéfinit en termes de philosophie morale la responsabilité du traducteur. Sa vision éthique de son rôle comme médiateur textuel nous oblige de revisiter plusieurs concepts clés dont celui d’interprète et d’exégète. Il s’agit de mettre en relief une certaine vision de la responsabilité intertextuelle, réflexive et procédurale du traducteur-exégète face aux sources, au public et à l’autre absolu. Les racines de la pensée de Levinas sur la responsabilité se trouvent à un carrefour où se rencontrent l’autre absolu et autrui. Le médiateur textuel dégage ainsi du texte le vrai sens suivant un sens aigu de responsabilité morale. Cette lecture traductosophique des NLT nous fait découvrir un modèle généralisable chez celui qui est conscient du principe de l’altérité en tant que régulateur du processus et des procédés de médiation linguistique si bien que le rôle du traducteur-exégète en est valorisé.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
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".