Transferts culturels et résistances dans la traduction de bandes dessinées au Canada
Bibliographic record
Abstract
RESUMÉLes transferts culturels, en bande dessinée, s’effectuent souvent par le biais de la traduction et, au Canada, ce processus est plus complexe qu’il n’y paraît. Lors du passage d’une langue à une autre, il faut, bien sûr, tenir compte d’aspects importants comme la culture de départ, la culture d’arrivée ou la culture de la personne qui traduit. Au Canada, où coexistent plusieurs cultures, dont les cultures autochtones, il faut nécessairement tenir compte du passé colonial du français ainsi que de l’anglais, la langue dominante, ce qui établit des rapports de force entre les cultures qu’on ne peut pas ignorer. D’autre part, la traduction de bande dessinée doit aussi relever certains défis particuliers au médium, comme la traduction d’images culturellement chargée. Enfin, pour ajouter encore à la complexité de la problématique, les traductions faites au Canada doivent souvent négocier avec les enjeux de l’exportation vers d’autres pays anglophones et francophones, et ces cultures additionnelles influenceront les choix faits par les personnes qui traduisent. Cet article fait suite à une table ronde organisée le 26 mai 2022, dans le cadre du Festival BD de Montréal, à laquelle avaient été invités Catherine Ego et Alexandre Fontaine Rousseau, qui ont travaillé à traduire des bandes dessinées.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".