La place de la rhétorique dans l’opération traduisante de la publicité
Bibliographic record
Abstract
Jusqu’ici, et suivant une approche descriptive, on a cherché à répondre à la question « Comment traduit-on une publicité ? » en oubliant la nature intrinsèque du discours publicitaire. Et pourtant, pour pouvoir adapter un message publicitaire, l’opération que réalise le traducteur suppose et implique en amont la connaissance et la compréhension de la nature rhétorique de la publicité. Nous entendons ici par rhétorique la technique de la communication et du discours persuasif. La question qui se pose d’emblée pour le traducteur du domaine publicitaire n’est donc pas tellement « Comment traduit-on une publicité ? », mais plutôt « Que traduit-on dans une publicité ? » Suivant une approche prescriptive, nous analysons dans cet article le discours publicitaire en tant qu’acte perlocutoire, en nous concentrant sur l’argumentation et ses modèles les plus élémentaires. Nous proposons ainsi un survol théorique à l’usage du traducteur et fondé sur la théorie de l’argumentation appliquée à la publicité et à sa traduction.
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 | 0.014 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.039 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.023 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.007 | 0.011 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".