Bibliographic record
Abstract
Reviewed by: La traduction: un pont de départ par Kerry Lappin-Fortin Jessica Sertling Miller Lappin-Fortin, Kerry. La traduction: un pont de départ. Canadian Scholars, 2022. ISBN 978-1773383255. Pp. 260. Dans cette deuxième édition (l’originale date de 2017), Kerry Lappin-Fortin reste fidèle aux principes fondateurs de son manuel tout en mettant à jour une partie du contenu, alignant ainsi ce travail avec des enjeux et des références culturelles d’actualité. Ciblant un public anglophone au niveau de français avancé, ce livre explore des notions théoriques et pratiques avec pour objectif non pas de former à la traduction, mais de renforcer les compétences linguistiques. Il est toutefois envisageable d’adopter ce manuel au niveau intermédiaire élevé en fin de cursus d’un programme de français (par exemple, bachelor’s degree) si on sélectionne les passages et qu’on adapte les buts pédagogiques. Comme avant, chaque section commence par la description d’un concept phare de la traduction (par exemple, le calque, la transposition, la dépersonnalisation), continue avec des exemples concrets et authentiques, puis propose des exercices d’application sur des thèmes variés en anglais et en français. Cette approche logique et progressive est facile à suivre, ce qui simplifie l’organisation et la préparation des cours. La section de grammaire comparée de la première édition a été conservée à la fin du livre et légèrement étoffée. Elle comprend plus d’activités pratiques et est à présent référencée ponctuellement au fil des chapitres. Ceux-ci sont désormais au nombre de trois, et non plus quatre, cette seconde édition ayant été réduite d’une quarantaine de pages. Les sujets de la partie coupée ont soit été répartis ailleurs (par exemple, variétés régionales, dialectes et sociolectes, humour, langage enfantin), soit éliminés (par exemple, nuances de tu/vous, jeux de mots, juste pour rire). L’examen modèle a également été supprimé. Enfin, les corrigés sont maintenant accessibles en ligne uniquement. Cette réorganisation permet au manuel de se recentrer sur sa cible et d’en améliorer son utilisation. L’ouvrage gagne aussi en qualité visuelle grâce à un léger reformatage des cadres et à des sujets de discussion mis en exergue. Certains textes et exemples ont, en outre, été remplacés. Trois ajouts pertinents capteront sans doute l’intérêt des élèves. Le premier est une section dédiée au sous-titrage professionnel qui parle des pratiques de rémunération de Netflix et d’une polémique récente sur la traduction de la série “Squid Game”. Le deuxième décrit les défis liés à la traduction épicène et propose des conseils issus de l’Office Québécois de la Langue Française (OQLF) et du Bureau de la traduction du Canada (par exemple, utiliser “zone sans fumée” plutôt que “zone non-fumeurs”). Le troisième partage des recettes personnelles de l’auteure, en anglais et en français, apportant ainsi une dimension personnelle et donnant un aperçu de l’utilité de la traduction dans la vie de tous les jours: enrichir et pimenter nos horizons culturels. [End Page 182] Jessica Sertling Miller University of Wisconsin, Eau Claire Copyright © 2023 American Association of Teachers of French
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.004 |
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".