Bibliographic record
Abstract
Inspiré de la pratique de défrichage de parenté — ou défrichetage, dans le vocabulaire d’Antonine Maillet —, cet article tente de faire le pont entre des traductions littéraires signées par des plumes acadiennes et le territoire à partir duquel elles se déploient. Par sa double fonction généalogique et narrative, le défrichetage de parenté permet de cerner des aspects d’une pratique qui découle d’un territoire qui lui-même recèle de courants traductionnels, contribuant ainsi à l’élaboration d’un vocabulaire théorique de la traduction en Acadie. L’article puise dans cinq traductions littéraires (Évangéline Deusse, William S et Les drolatiques, horrifiques et épouvantables aventures de Panurge, ami de Pantagruel d’Antonine Maillet, L’accoucheuse de Scots Bay de Sonya Malaborza et Océan de Georgette LeBlanc) pour identifier des interventions narratives engendrées par le processus de traduction. Ces interventions se manifestent soit comme une quête des ancêtres, soit dans une optique de repeuplement figuratif d’une Acadie vidée de sa population francophone lors du Grand Dérangement. Les interventions sont ensuite interprétées en fonction d’un modèle narratif généalogique non génétique afin de souligner l’apport de la figure de l’« étrangère » et le développement de liens (généalogiques ou intertextuels) en dehors des relations familiales, pertinent notamment dans une conception diasporique de l’Acadie.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.016 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.002 |
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".