Images du mal, représentation et paratraduction : les limites du traduire
Bibliographic record
Abstract
La représentation et la paratraduction des traumatismes sociaux collectifs à travers l’art créent un choc direct entre la perspective des victimes, celles des bourreaux et celles des observateurs passifs. L’exposition Mirroring Evil : Nazi Imagery/Recent Art, présentée au Musée juif de New York en 2002 et constituant l’élément central de l’analyse de cet article, nous confronte aux différents visages du mal, jusqu’à sa facette la plus extrême : la possibilité de banaliser un passé récent. Le questionnement des limites de la représentation et de la paratraduction de la condition humaine s’avère être l’aspect principal d’une exposition ayant cherché à faire sortir les spectateurs de leur zone de confort et à déconstruire l’idée selon laquelle il existe une forme morale et éthique unique pour aborder les thématiques sensibles. À travers une vaste analyse d’une bibliographie spécialisée, d’articles de journaux de l’époque, du catalogue de l’exposition et des oeuvres d’art en elles-mêmes, nous parcourons une voie théorique nous menant à nous interroger sur la signification de l’acte de représentation et de paratraduction appliqué à un sujet controversé où le nazisme est vu comme « un passé qui ne passe pas ».
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.057 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| 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".