Le corps de Keetje, malmené dans la fiction et dans sa traduction ?
Bibliographic record
Abstract
L’écrivaine belge Neel Doff (1858-1942) a rédigé toute son œuvre en français alors que ce n’était pas sa langue maternelle. Sa trilogie autobiographique met le « féminin » et le « corps » au cœur de la thématique à travers l’obscène, le traumatisme pubertaire et la prostitution. Le corps est un « texte signifiant à déchiffrer 1 » et nous tâcherons d’en découvrir davantage en comparant l’œuvre de Doff avec ses traductions en langue néerlandaise et allemande. L’un des objectifs est de déterminer dans quelle mesure les « erreurs » de traduction, ayant trait au corps, ouvrent d’autres fenêtres d’interprétation. Afin de mieux comprendre l’origine de ces « déviations », les extraits seront d’abord analysés selon les théories de dépaysement et domestication (Venuti, 2007) et de retraduction (Berman, 1990). Nous émettons l’hypothèse selon laquelle la vie (Delisle, 2002) et le genre (Von Flotow, 1991) de la personne qui traduit influencent les choix traductifs. Autre hypothèse, les stratégies de traduction féministe, objet de nombreuses polémiques, n’éviteraient-elles pas l’effacement que subit le corps de Keetje ?
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 | 0.009 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".