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Record W2969360585 · doi:10.7202/1062545ar

Traduction et éditorialisation des récits sur la banlieue : paratexte iconique et transfert culturel

2019· article· fr· W2969360585 on OpenAlexvenueno aff
Béatrice Turpin

Bibliographic record

VenueTTR traduction terminologie rédaction · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicLinguistic and Sociocultural Studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Une première de couverture est un discours composite qui résulte de multiples choix éditoriaux. Elle doit refléter l’identité de la maison d’édition dont elle est la vitrine ainsi que celle de la collection qui ouvre des pistes de lecture. Elle doit également attirer le lecteur et lui donner une idée du contenu de l’ouvrage. Le présent article étudie l’éditorialisation de quelques récits sur la banlieue représentatifs de la littérature urbaine de la fin du XX e siècle et du début du XXI e siècle. L’analyse des publications françaises montre la prégnance d’un point de vue réaliste, avec une couverture qui peut être considérée comme une image arrêtée d’un scénario (souvent reprise d’un film qui a vu le succès du livre). Celle-ci tend par ailleurs à personnaliser l’ouvrage, avec la représentation en plan rapproché d’un narrateur/personnage. Les éditions traduites tendent pour leur part à élargir le champ du regard en contextualisant le cadre historique ou spatial du récit ou, au contraire, effacent celui-ci. Le motif mis en scène, énigmatique, devient symbole ouvert sur de multiples interprétations. L’ouvrage, par là même, sort du cadre de la littérature dite « de banlieue ». Ces deux tendances, emblématiques de choix éditoriaux différents, sont corrélées à l’identité des maisons d’édition et au lectorat de la collection.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.883
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0000.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.070
GPT teacher head0.341
Teacher spread0.271 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

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Published2019
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