La traduction de The Scarlet Letter (Nathaniel Hawthorne) par Marie Canavaggia : étude selon les perspectives de Pierre Bourdieu et d’Antoine Berman1
Bibliographic record
Abstract
Marie Canavaggia est l’une des traductrices en vue des oeuvres majeures des littératures américaine et anglaise au XXe siècle. Le rôle qu’elle a joué et l’influence qu’elle a eue en France et dans les pays francophones ont permis aux lecteurs français de découvrir les grands textes des littératures de langue anglaise. Notre réflexion sur cette importante traductrice s’inscrit dans le cadre de la théorie sociologique de Pierre Bourdieu adaptée à la traductologie et, accessoirement, dans celui de certaines idées d’Antoine Berman en traduction littéraire. Nous avons tenté de saisir l’habitus – notion que nous avons préalablement définie – de Marie Canavaggia en examinant sa biographie (les données biographiques factuelles en particulier) ainsi qu’en présentant une analyse contrastive de l’une de ses traductions reconnues, La Lettre écarlate de Nathaniel Hawthorne. Nous concluons en dégageant les éléments qui permettent de mieux cerner l’influence de Marie Canavaggia sur la littérature française et sur la traduction dans le domaine littéraire.
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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 | 0.006 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".