Le traducteur fictif dans la littérature québécoise : notes et réflexions
Bibliographic record
Abstract
Ce texte se divise en deux parties. Il présente d’abord dans ses grandes lignes un projet de recherche en cours visant à répertorier et à étudier les personnages de traducteurs et d’interprètes dans la littérature québécoise depuis 1960. La seconde partie est consacrée au romanLe désert mauvede Nicole Brossard. La présence croissante des traducteurs fictifs dans de nombreux corpus littéraires n’a pas manqué, ces dernières années, d’attirer l’attention de traductologues tels Dirk Delabastita et Rainier Grutman, Lieven D’Hulst et Sherry Simon, pour ne nommer que ceux-là. Un travail de dépouillement en cours permettra de dégager les traits par lesquels les traducteurs fictifs de la littérature québécoise s’apparentent à l’archétype du traducteur (solitaire, austère, invisible, puriste de la langue, etc.). L’étude des données recueillies permettra également d’être attentif à l’émergence, le cas échéant, d’un « traducteur nouveau ». À cet égard, la place de la traductrice et de la traduction dansLe désert mauvede Nicole Brossard est examinée afin de mettre en lumière le rôle important qu’a joué cette oeuvre dans la redéfinition du paradigme de la traduction dans les lettres québécoises.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 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".