Le verbum interius du traducteur et la cristallisation du sens : la traçabilité du processus traduisant à travers les isotopies et les sciences cognitives
Bibliographic record
Abstract
Nous nous sommes proposé dans ce travail de mettre en évidence le bien-fondé de certaines thèses qui sont à la base de l’approche herméneutique en traduction, mais ont donné lieu à des critiques de la part d’un certain nombre de traductologues qui, selon nous, font preuve d’une méconnaissance de cette approche. Dans la conclusion de la première synthèse des recherches en herméneutique traductive, Cercel (2013 : 364) déplore ce manque de compréhension dû, selon elle, à un manque d’explicitation de ces thèses de la part de ses représentants, qui s’en tiennent à des « plakative Aussagen » [déclarations abstraites]. Nous relevons ce défi d’explicitation en essayant d’établir le bien-fondé de ces thèses contestées, notamment celle que résume cette déclaration de Heidegger « Den Bedeutungen wachsen Worte zu » [les mots viennent aux significations] – et en illustrant des concepts comme la Leibhaftigkeit (Paepcke 1986) [corporéité] à l’aide d’un exemple pratique tiré de notre corpus d’herméneutique traductive. Nous utilisons l’analyse conversationnelle ethnométhodologique pour étudier la négociation du sens à traduire en ayant pour objectif de fournir des explications aux processus relationnels entre texte et traducteur. Nous nous basons, pour ce faire, sur des théories linguistiques (notamment le concept d’isotopie), ainsi que sur des recherches récentes en sciences cognitives. Notre exemple veut illustrer la thèse que le sens élaboré par le traducteur dans son mental se comporte comme le verbum interius tel que le conçoit Saint-Augustin.
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.043 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.022 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".