Quand « la traduction est un jeu » : métaphores ludiques dans le discours contemporain sur la traduction
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années, la métaphore suscite un intérêt croissant en traductologie. Cependant, les chercheurs se concentrent en général sur la traduction interlinguale des métaphores ou répertorient des métaphores de l’acte traductif récurrentes à un moment donné de l’histoire. Dans notre article, nous proposons plutôt l’analyse approfondie d’un seul rapprochement métaphorique (celui qui relie la traduction et le jeu) et ses occurrences dans les écrits contemporains sur la traduction. Après une discussion des concepts de « métaphore » et d’« analogie », nous présenterons une sélection d’études qui, à l’époque de la traductologie dite « scientifique », ont relié la sphère ludique et la traduction. Ces études ont été rangées dans trois catégories : traduction comme jeu, traduction comme un certain type de jeu, traduction ludique de textes ludiques ou de jeux de mots. L’exposition de ces données est suivie de leur systématisation, qui permet de répondre à la question suivante : comment des visions qui s’avèrent très différentes peuvent-elles coexister sous la même formulation de base, à savoir la métaphore prédicative « la traduction est un (type de) jeu » ?
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.029 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| 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".