Bibliographic record
Abstract
Plusieurs représentants de la tradition herméneutique, dont Umberto Eco, Paul Ricoeur et George Steiner, considèrent le texte littéraire inachevé sans le concours du lecteur, lequel est cependant tenu d’en respecter la cohérence interne. Dans un tel contexte, l’affirmation selon laquelle le traducteur serait d’abord un lecteur constitue une évidence qui recèle, en soi, de multiples implications. Dans cet article, nous verrons d’abord comment l’oeuvre littéraire conditionne la lecture et, par conséquent, la traduction pour nous pencher ensuite sur la tension que présuppose la lecture d’un poème à traduire. Pour ce faire, nous comparerons cinq modèles décrivant le processus de traduction poétique des théoriciens suivants : Robert De Beaugrande, Andrei Bantaş, Francis R. Jones, Christopher Millis et Robert Bly. Ceux-ci s’inscrivent, selon nous, dans la lignée herméneutique en ceci qu’ils préconisent une lecture attentive du poème source, mais cherchent à en contrebalancer les effets par une révision obligatoire minimisant l’apport subjectif du traducteur. L’analyse de ces modèles permettra de constater l’importance réelle de la lecture dans la tâche du traducteur de poésie.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".