Bibliographic record
Abstract
Jalāleddin Mohammad Roumi est un poète et penseur mystique (soufi) persan du XIIIe siècle parmi les plus connus en Occident. Sa renommée tient à l’immensité de son oeuvre poétique, qui se compose duMasnavi-e ma’naviet duDivān-e Šams e Tabrizi, ainsi qu’à un engouement significatif et relativement récent en Amérique anglophone pour ses poèmes à caractère spirituel. Traduire Roumi ne peut qu’être imprégné d’enjeux politiques, aussi bien de par l’importance et l’actualité des relations transculturelles entre l’Occident et le monde islamique qu’en raison de la complexité de sa pensée éclectique sujette à la polémique même au sein de l’orthodoxie musulmane. Ainsi, les exemples d’interférences du politique, de l’idéologique et du poétique sont-ils multiples dans le transfert du message de Roumi vers les langues européennes. Cet article s’appuie sur des théories éthiques, sociolinguistiques et herméneutiques de la traduction pour montrer les modalités de l’interférence de l’idéologie dans l’opération traduisante. Plusieurs cas en sont identifiés : des soupçons d’antisémitisme autour de la traduction anglaise d’un récit allégorique duMasnavi, l’intervention de certaines institutions politiques afin d’annexer le penseur persan au giron turc, ou encore les tendances islamisantes de certains traducteurs-spécialistes de Roumi qui, à travers leurs notes et commentaires, cherchent à associer la pensée universelle de l’auteur à la doctrine centrale de l’islam.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".