La problématique de la traduction du Coran : étude comparative de quatre traductions françaises de la sourate « La lumière »
Bibliographic record
Abstract
Quel que fût l'objectif des traductions françaises du Coran, celui-ci a toujours suscité l'intérêt des traducteurs. C'est que ce texte arabe se caractérise par une densité sémantique - une multitude, toujours ouverte, de lectures ou d'interprétations dont certaines sont accréditées par les grands exégètes musulmans - dont le traducteur doit prendre connaissance s'il ne veut pas risquer de donner une traduction qui réduirait ou occulterait les messages coraniques, d'où les différentes méthodes utilisées par les traducteurs pour combler au maximum les lacunes sémantiques. De plus, ce texte sacré se distingue par une richesse stylistique telle qu'il est considéré par les Arabes comme inimitable, ainsi se sont développées deux tendances parmi les traducteurs: certains optent pour une langue châtiée afin de s'approcher autant que possible de la richesse du style arabe. D'autres préfèrent imiter ce style afin d'essayer d'en refléter la beauté. Mais dans quelle mesure ces traductions françaises littérales peuvent-elles être fiables?
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".