À la recherche d’un titre littéraire idéalement traduit : le cas du chinois vers le français
Bibliographic record
Abstract
Recensant 237 ouvrages littéraires chinois traduits en français publiés par les éditeurs français entre 2000 et 2014, cette étude tente d’explorer les règles et les conventions régissant la traduction de titres littéraires du chinois au français. Elle montre la complexité du processus et les multiples défis du traducteur. Nous examinons les différents procédés employés par les traducteurs, qui sont globalement au nombre de quatre : la traduction littérale, l’adaptation, l’explicitation et l’implicitation. Parfois, plusieurs procédés sont mis au service du traitement d’un titre. Nous constatons que le choix du titre ne consiste pas toujours uniquement à saisir les mots et/ou la structure de l’original. Le traducteur essaie, par toutes sortes de stratégies, d’être fidèle à l’intention de l’auteur et à l’esprit de son texte. Par ailleurs, il prend aussi en considération les caractéristiques de la langue française et les attentes du lectorat français. Il jouit d’un assez grand espace de liberté et peut raccourcir ou rallonger un titre, en condensant ou en décomposant certains mots ou structures ; il lui arrive parfois d’en réinventer un. Notre analyse montre que la majorité des titres traduits sont pertinents.
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 | 0.007 | 0.016 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.020 | 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".