Repenser les rapports entre la littérature comparée et la traductologie : prolégomènes au braconnage interdisciplinaire
Bibliographic record
Abstract
Cet article interroge les enjeux culturels et idéologiques soulevés par les principales métaphores auxquelles ont eu recours, depuis une quarantaine d’années, aussi bien les comparatistes que les traductologues canadiens-anglais et québécois pour mieux appréhender le rapport entre les deux littératures dites fondatrices du Canada. Nous émettons l’hypothèse selon laquelle les présupposés véhiculés par ces métaphores sont en partie responsables, d’une part, de la difficulté qu’ont ces deux disciplines à se définir l’une par rapport à l’autre et, d’autre part, des tensions « territoriales » qui les menacent, chacune à son tour, de disparition, au Canada comme ailleurs. Dans cette perspective, une attention particulière est portée aux « effets pervers » produits par certaines de ces métaphores sous la forme de procédures d’occultation de la diversité et de la différence qui les rendent inaptes à penser la complexité réelle des frontières culturelles et des découpages disciplinaires, notamment dans les sociétés plurilingues occidentales contemporaines. Pour sortir d’une telle impasse, nous recourons au concept non métaphorique de « braconnage » récemment défini par le critique québécois Simon Harel, qui permet de rendre compte des espaces culturels et disciplinaires contigus dont la survie dépend de la reconnaissance – et du maintien – de la conflictualité créatrice qui les sous-tend.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.034 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| 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".