Bibliographic record
Abstract
Le tournant historique en traductologie met en avant depuis quelques années l’approche microhistorique, qui exploite souvent les sources archivistiques. Malgré son intérêt évident, une telle approche risque de fausser une vision d’ensemble du champ, car les archives classiques opèrent un filtrage culturel : les traducteurs bénéficiant d’une archive dédiée présentent souvent une agentivité et un capital littéraire atypiques – beaucoup sont eux-mêmes des auteurs ou traduisent des auteurs à fort capital littéraire. Cet article propose une autre méthode historiographique, la prosopographie, visant à accroître la visibilité de l’ensemble des traducteurs. Il trace les contours de deux cohortes prosopographiques. La première est le fruit d’un travail dans les archives éditoriales conservées à l’Institut Mémoires de l’édition contemporaine (Caen), sous l’angle de l’invocation des droits moraux comme expression de l’agentivité individuelle. La deuxième cohorte est issue d’un réseau social pour traducteurs en ligne, que l’article aborde sous l’angle d’une archive participative et non custodielle. Ce nouveau paradigme archivistique permet de mettre en lumière les aspirants traducteurs en début de carrière et de cerner les conditions d’accès à une carrière pérenne ouvrant la voie à la visibilité historique.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".