Traduire le genre dans Je suis une maudite sauvagesse d’An Antane Kapesh
Bibliographic record
Abstract
En 1976, An Antane Kapesh fait publier en collaboration avec l’anthropologue José Mailhot le livre coup de poing Je suis une maudite sauvagesse – Eukuan nin matshimanitu innu-iskueu aux éditions Leméac. Le texte est alors révolutionnaire dans le monde de l’édition québécoise : c’est la première fois qu’une langue autochtone obtient, avec un écrit contemporain, le statut de « langue littéraire ». Le bilinguisme de l’oeuvre amène à réfléchir à la traduction, ici en particulier par des femmes – Mailhot traduisant Kapesh et, dans une version récente en anglais, Sarah Henzi traduisant le texte français. La question qui anime cet article est l’enjeu que prend le genre (et le colonialisme) dans l’acte traductif d’une langue peu ou pas genré (comme l’innu-aimun) à une langue très genrée. L’objectif n’est pas de comparer les versions pour y déceler des « erreurs » de langue, mais plutôt, pour employer l’expression d’Antoine Berman, de comprendre la « position traductive » des traductrices face à un tel texte.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".