Enjeux symboliques et scientifiques des archives de traducteurs : les archives Tophoven à Straelen
Bibliographic record
Abstract
Le traducteur allemand Elmar Tophoven (1923-1989) est connu pour ses traductions de Samuel Beckett et d’écrivains du Nouveau Roman tels qu’Alain Robbe-Grillet, Nathalie Sarraute et Claude Simon. À partir des années 1960, il a commencé à prendre méticuleusement en notes son processus de traduction. Elmar Tophoven a prôné cette « traduction transparente » afin de promouvoir le partage d’expériences entre traducteurs, de documenter et d’analyser le processus de traduction, et de montrer que tout le travail et la créativité qui entrent en jeu dans la traduction n’étaient pas suffisamment reconnus. Cette entreprise l’a amené, avec son épouse Erika Tophoven, à créer, organiser et conserver leurs propres archives, qui ont récemment été rassemblées dans la maison familiale de Straelen, en Allemagne. Les archives de traducteurs, rarement jugées dignes d’être préservées sur le long terme, font face à de nombreux défis. Elles doivent prouver leur valeur scientifique et symbolique, en particulier dans le cas de traducteurs et de traductrices de métier. À travers l’exemple des archives Tophoven, nous espérons souligner l’importance des archives pour la recherche en traductologie ainsi que la valeur patrimoniale générale des archives de traducteurs.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.010 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".