Bibliographic record
Abstract
Traduire est une pratique du seuil, traduire est une pensée du seuil. La position paratraductionnelle vient décliner ce double postulat à l’encontre des théories de la traduction comme passage. Sans résistance, le passage entre les deux langues-cultures équivaut à un simple transcodage, la transfusion sémantique d’un corps culturel à un autre, une opération que pourrait prendre en charge une machine et qui mériterait à peine le nom de traduction. Traduire, en d’autres termes, commence lorsqu’on touche à de l’intraduisible, plus exactement lorsqu’on reste sur le seuil du traduisible. La particule du traduire n’est pas en (traduit en japonais, traduit en français, traduit en …) mais entre, entre les deux langues, les deux textes, les deux cultures, les deux historicités. Considérer le seuil comme lieu du traduire permet cet accueil bilatéral. Toute langue étant pour une autre une langue étrangère, les deux langues en présence en suscitent une troisième, nouvelle pour chaque traduction et au seuil de laquelle existent les deux premières.
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 | 0.005 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.033 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.017 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.005 |
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".