Hugo Loetscher et l’impureté linguistique : äs tischört und plutschins : traduction et analyse des procédés d’adaptation
Bibliographic record
Abstract
Hugo Loetscher (1929-2009) a joué un rôle important dans la littérature suisse alémanique du 20e siècle. On lui accole souvent l’étiquette de « cosmopolite suisse », tant il a réussi le pari de s’intéresser au vaste monde sans jamais renier son milieu et son pays d’origine. L’essai dont il est question ici, äs tischört und plutschins. Über das Unreine in der Sprache, eine helvetische Situierung, adopte une perspective suisse pour proposer une réflexion sur le lien entre langue, littérature et nation, sur la place des langues minoritaires dans le monde globalisé et sur l’idéal – critiquable selon Loetscher – de « pureté » linguistique. Ce mémoire, en plus de présenter une traduction de l’essai de Loetscher, qui était jusqu’à ce jour inédit en français, réfléchit à l’actualité de ce texte dans le contexte québécois et au processus de traduction d’un auteur suisse germanophone pour un public francophone diversifié, en s’appuyant sur les théories de la stylistique comparée d’Alfred Malblanc et du skopos de Katharina Reiß et Hans J. Vermeer. Notre étude se penche d’une part sur le rôle d’éléments péritextuels comme les notes de bas de page qui, dans le processus d’adaptation, permettent au translatum, c’est-à-dire au résultat de l’acte de traduction, au texte cible, de respecter son objectif de départ, son skopos. D’autre part, l’analyse aborde la question d’une possible utilisation de régionalismes (québécois ou suisses) dans un translatum en français standard dont le texte source porte lui-même sur la diversité linguistique et les variantes régionales et dialectales.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".