Bibliographic record
Abstract
Dans une étude assez récente, Gisèle Sapiro (2012) mettait l’accent sur les obstacles à la traduction dans le domaine littéraire. En effet, si l’on parle souvent avec enchantement (et parfois de façon naïve) du « dialogue entre les cultures » prôné par la traduction littéraire, on s’intéresse moins aux conditions et aux obstacles que ce dialogue peut poser. La question est pourtant primordiale, surtout lorsqu’on étudie la traduction des romans d’écrivains dits « de banlieue ». De par leur spécificité, ces romans mobilisent des rapports de force d’ordre linguistique, social et culturel. En prenant appui sur une étude de cas constituée par la traduction italienne des romans de Saphia Azzeddine, cet article cherche à sonder les défis et obstacles posés par la traduction, que l’on peut diviser en deux catégories enchevêtrées et interdépendantes : les obstacles internes, liés aux difficultés traductives posées par l’emploi et le détournement de l’argot des cités; les obstacles externes, qui concernent les politiques éditoriales ainsi que les facteurs sociaux et économiques relatifs à la circulation des oeuvres dans le marché contemporain.
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 | 0.011 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.014 |
| Open science | 0.001 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| 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".