« These foreign c*nts’ve goat trouble wi the Queen’s f*ckin English, ken », ou ré-énoncer la voix scots de Trainspotting au moyen du Québec et de la (socio-)linguistique1
Bibliographic record
Abstract
En 1993, au lendemain du règne thatchérien, Irvine Welsh, auteur écossais alors inconnu, était propulsé au firmament des vedettes littéraires grâce à Trainspotting, un texte coup de poing mettant en scène de jeunes héroïnomanes écossais qui s’opposent au système de la seule manière qu’ils le peuvent : à coup d’injections. En les faisant s’exprimer dans une version extrêmement codée du scots, Welsh déployait un système discursif unique et volontairement difficile à déchiffrer, véritable doigt d’honneur à l’élite littéraire anglophone et aux conventions de l’écriture. Dans cet article, j’aborde premièrement l’importance du sociolecte scots dans l’oeuvre de Welsh, au moyen d’une analyse du contexte sociohistorique de l’oeuvre et de sa réception. Deuxièmement et à contresens des traducteurs français (Lindor Fall en 1996, Étienne en 2011), qui livrent des versions qui répriment l’insubordination de l’original aux normes de la langue, je présente une « systématique de la déformation » basée sur des études sociolinguistiques du français québécois, qui permet de ré-énoncer, pour le lecteur francophone, la puissance expressive et la portée politique de la voix de ce texte culte. Par l’utilisation d’une variante du français québécois vernaculaire comme outil de traduction, j’espère ménager dans l’espace littéraire francophone une ouverture qui permette d’éviter la notion d’intraduisible lorsque l’on parle des sociolectes.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".