Les enjeux du traduire : penser « l’entre » dans la distance à l’autre. Le cas de la traduction française du roman d’El Aswany
Bibliographic record
Abstract
Si la subversion est la remise en question d’un modèle ou une posture qui en questionne la pertinence, dans quelle mesure la traduction d’un roman subversif, cloué au pilori par les gardiens de l’ordre traditionnel, remplit-elle son rôle, en ouvrant les virtualités de l’oeuvre originale et en donnant à lire l’Autre dans sa singularité et son universalité? Un des chemins consiste à sortir du dualisme qui postule un principe de séparation/exclusion, d’homogénéisation d’une culture et de sa sur-identification. C’est donc au traducteur de choisir les moyens de négocier le décentrement qui s’opère entre la langue-culture source et la langue-culture cible, en fonction de sa représentation de son lecteur, qu’il peut voir comme ouvert à l’universel ou, au contraire, comme désireux de s’ouvrir vers des horizons lointains, mais d’une façon qui lui reste familière. Dans quelle mesure la traduction française du roman de l’auteur égyptien El Aswany, J’ai couru vers le Nil (Actes Sud, 2018), réalisée par Gilles Gauthier, transmet-elle le style et le contenu subversifs de l’original? Plutôt que de montrer les insuffisances de l’oeuvre traduite, nous proposons de nous confronter aux enjeux représentationnels de la traduction et à leurs effets sur l’image de la culture cible. Nous présenterons les stratégies utilisées par Gauthier dans certains passages, à même d’éclairer sa posture et d’interroger son rapport à l’altérité.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.035 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".