Les traductions françaises des surnoms des personnages accompagnant les contes mythologiques de A Wonder-Book for Girls and Boys et de Tanglewood Tales de Nathaniel Hawthorne
Bibliographic record
Abstract
À l’été 1851, après le succès de The Scarlet Letter et de The House of the Seven Gables, Nathaniel Hawthorne s’accorde un répit et il fait un retour à la littérature jeunesse. Durant presque deux ans, il se consacre à la rédaction de A Wonder-Book for Girls and Boys et Tanglewood Tales, deux volumes qui regroupent une douzaine de contes mythologiques qu’il met en scène, c’est-à-dire chaque conte du premier recueil est précédé d’une introduction et il est suivi d’une conclusion et l’ensemble des contes du second sont précédés d’une introduction. Le présent article vise à étudier les traductions françaises des anthroponymes (des noms de fleurs) choisis par Hawthorne pour désigner et décrire les personnages de ces introductions et de ces conclusions, proposées par Léonce Rabillon, Henry Borjane, Pierre Leyris et Frédérique Revuz dans leurs traductions et adaptations. Il y est plus particulièrement question de dénotation, de connotation et d’encrage socio-culturel en langues source et cible ; ces éléments semblant jouer un rôle de premier plan dans la traduction du réseau onomastique créé par l’auteur américain pour accompagner ses contes mythologiques.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.014 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 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".