Traduire au Québec la poésie étrangère : départager le rêve de la réalité
Bibliographic record
Abstract
Le milieu de l’édition de poésie au Québec est intrinsèquement lié au contexte canadien et à son système de subventions publiques, à son bilinguisme français-anglais et à son bassin de lecteurs de poésie plutôt réduit. Dans ce contexte, les maisons d’édition sont susceptibles d’entretenir un rapport fragile avec la publication de poètes étrangers en traduction, et ce, même si cette activité a le potentiel d’enrichir le patrimoine culturel canadien. La présente recherche s’inscrit dans une réflexion pancanadienne sur la portée de la traduction littéraire dans l’éclosion, le maintien et la redéfinition de l’identité de la nation. Nous dressons ici un premier constat de la présence des poètes étrangers traduits en français et publiés au Québec entre janvier 2000 et octobre 2014. Nous avons cherché à répondre aux questions suivantes : 1) Quels poètes étrangers traduit-on? 2) Quelles sont les tendances qui se dessinent en matière de langue et de lieu d’origine? 3) Quelles maisons d’édition sont les plus engagées? 4) Qui traduit les poètes étrangers? 5) Quelles sont les sources de financement associées aux publications du corpus? Cette étude exploratoire pourra servir de base à d’autres études sur la traduction et l’édition de poésie étrangère au Québec.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.001 |
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".