Louis Wolfson et la traduction plurilinguistique, ou comment se mettre à l’abri dans l’espace rhizomique
Bibliographic record
Abstract
Cet article examine la traduction plurilinguistique de Louis Wolfson telle qu’elle est théorisée dans Le Schizo et les langues (1970) et l’expérience de la mise en pratique du système telle que Wolfson la raconte dans Ma mère, musicienne… (1984). Diagnostiqué comme schizophrène, Wolfson cultivait une haine profonde pour l’anglais, sa langue maternelle, et une forte méfiance envers les gens et le monde en général. Afin de se protéger, il apprend le français, le russe, l’allemand et l’hébreu, des langues qu’il utilise par la suite pour traduire son environnement anglophone. À partir des écrits de Caroline Rabourdin, qui démontrent que la logique de l’espace euclidien forme et informe notre identité linguistique – ce qu’elle appelle un bilinguisme incarné –, on arrive à voir que l'espace wolfsonien suit une autre logique, non-binaire, structurée sur la base de ses traductions plurilinguistiques. Pour Deleuze et Guattari, le système de Wolfson suit des lignes de fuite et fonctionne selon une reformulation de l’espace qui ressemble à celui du rhizome: non-hiérarchique et non-signifiant. Ainsi, chez Wolfson, le nomade remplace le flâneur, et les jeux de mots et la polysémie remplacent la signification pour créer un espace sans cesse traduit, le rendant enfin, mais temporairement, habitable.
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 | 0.004 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".