Lutter contre la Révolution. Péritexte et voix du traducteur dans le Mercurio britannico (1798-1800)
Bibliographic record
Abstract
La note allographe infrapaginale est un élément stratégique de l’appareil péritextuel et un seuil où le traducteur et/ou l’éditeur font entendre leur voix. Cet article s’intéresse aux notes de bas de page ajoutées par le traducteur dans leMercurio britannico, version italienne du périodiqueMercure britannique, publié à Londres de 1798 à 1800, qui joua un rôle remarquable dans la circulation des idées contre-révolutionnaires. Nous nous demandons quelles sont les fonctions assumées par la voix du traducteur et si ses notes infrapaginales seraient un indice révélateur de sa volonté d’« agir politique ». Pour répondre à ce questionnement, nous nous penchons d’abord sur le projet éditorial et les enjeux politiques duMercurio britannico.Nous présentons ensuite une typologie de quatre fonctions remplies par les notes de bas de page en nous appuyant sur de nombreux exemples. L’accent est mis sur les multiples fonctions de cet espace liminaire et, plus généralement, sur les dynamiques qui se tissent entre traduction et circulation des idées politiques. Enfin, dans la conclusion, nous revenons sur les résultats de notre analyse et des pistes de réflexion sont proposées.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".