La traduction inter-référentielle à l'épreuve des accommodements raisonnables
Bibliographic record
Abstract
La thèse part d’un premier constat : le manque de réflexion sur les questions d’identité, d’altérité et d’intégration dans des sociétés occidentales pourtant de plus en plus hétérogènes. Le traitement médiatique québécois des accommodements raisonnables au milieu des années 2000 a ainsi rappelé la difficulté d'habiter plusieurs univers culturels à la fois. Comme si revendiquer une appartenance, c'était renoncer à toutes les autres. Comme si appartenir à une communauté religieuse, c'était y être enfermé. Notre thèse défend l’idée que les divergences identitaires et culturelles sont inhérentes à toute démocratie. Elles ne lui font donc pas obstacle, sauf quand des situations comme le traitement médiatique québécois des accommodements raisonnables tendent à accentuer ces divergences au point de rendre impossible toute communication entre cadres référentiels. Pour observer ce traitement médiatique, nous nous sommes limitée à une altérité en particulier, celle des minorités arabes et/ou musulmanes. L’observation privilégiée était par ailleurs très succincte #trois articles traductifs, trois articles non-traductifs et trois articles intraductifs tirés du journal Le Devoir#. Nous avons mobilisé une théorie de la traduction inter-référentielle pour mieux saisir les mécanismes discursifs qui ont pour vocation de montrer comment la représentation de l’Autre trahit en même temps la représentation de soi, celle de son cadre de référence ainsi que le contexte social dans lequel s’inscrivent ces représentations respectives. Nous avons également eu recours au concept de traduction citoyenne #Basalamah# qui part du principe qu’un cadre référentiel ne doit jamais être considéré comme autosuffisant. Le traducteur citoyen invite en ce sens le lecteur à une éventuelle remise en question, au repositionnement de soi vis-à-vis de l’Autre ainsi qu’au rapprochement mutuel. Or, que nous montre l’analyse des neuf articles tirés du journal Le Devoir? Elle nous montre d’abord que se situer dans une posture non traductive, c’est oublier sa dette envers l’Autre. Elle nous montre ensuite que se situer dans une posture intraductive, c’est courir derrière de vaines illusions #l’illusion d’être objectif, l’illusion d’être non-engagé ou parfois encore l’illusion de ne pas reproduire de vieilles hiérarchies#. Enfin, elle nous montre que même la posture traductive peut décourager le dialogue quand elle s’engage dans une voie trop moralisante.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".