L'anglais, langue colonialiste : le défi que représente la traduction éthique, en littérature, du Rez English ou American Indian English
Bibliographic record
Abstract
Une traduction éthique et décolonisée des littératures autochtones est sensible aux rapports de force entre Autochtones et Allochtones. Elle n’écarte ni les théoriciens de la littérature ni les outils de la traductologie euro-américains, mais s’intéresse surtout aux analyses des littératures autochtones issues des critiques et théoriciens autochtones, et fait particulièrement attention aux pièges de l’ethnocentrisme. Une telle traduction est aussi consciente que si la plupart des écrivains autochtones en Amérique du Nord parlent et écrivent en anglais, c’est entre autres à cause des nombreuses tentatives d’assimilation des États colonialistes. Néanmoins, un certain nombre de ces auteurs usent également, dans leurs œuvres, d’un Rez English. En effet, des membres des Premiers Peuples ont adapté l’anglais à leurs besoins et en sont venus à créer des dialectes nommés Rez Englishes. Pour illustrer la présence des Rez Englishes dans les littératures autochtones et pour montrer comment une traduction éthique et décolonisée peut les rendre, les traductions d’un extrait de House Made of Dawn, de l’écrivain N. Scott Momaday (Kiowa/Cherokee), seront analysées.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".