Aigo ! Le casse-tête de la traduction littéraire d’interjections onomatopéiques coréennes
Bibliographic record
Abstract
Cette étude examine les différentes stratégies mises en oeuvre par les traducteurs pour rendre en français l’expressivité des interjections onomatopéiques coréennes. À la différence de l’onomatopée, une interjection est, en réaction à une situation vécue, pourvue d’un affect, d’une intention de communiquer (expressive ou injonctive). Entre manifestation émotionnelle et formulation implicite, leur ambiguïté sémantique ne permet pas d’en interpréter aisément la valeur situationnelle, telle qu’elle est communément interprétée dans la culture d’origine. À défaut d’interjections équivalentes en langue cible, les traducteurs des interjections coréennes ont donc alternativement recours soit à de simples translittérations, soit à des reformulations plus explicites non interjectives. Après avoir défini le cadre de notre étude, nous étudierons, par des exemples empruntés à la littérature coréenne, les différentes stratégies qui permettent de traduire et transmettre en français la valeur expressive et la charge émotive de ces éléments de langage dits « primaires ». Enfin, nous proposerons quelques solutions de rechange non interjectives ou somatiques pour rendre perceptible leur densité sémantique.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".