Traduire les stéréotypes, c’est déjà les défaire : quelques problèmes particuliers dans les traductions de Peau noire, masques blancs
Bibliographic record
Abstract
L’ouvrage de Frantz Fanon Peau noire, masques blancs est une étude de la relation entre le Noir et le Blanc, dans laquelle le langage est considéré comme un poste d’observation privilégié. Dans une perspective de la traduction, l’étude des stéréotypes s’avère primordiale à la fois pour saisir leur sens dans la pensée de Fanon et pour réfléchir au rôle de la traduction dans la circulation de stéréotypes. À travers la manière dont les stéréotypes sont traités dans une langue étrangère, ce qui est mis en jeu n’est pas seulement leur intelligibilité, mais également leur perception et la possibilité de les défaire. Le présent article analyse quelques stéréotypes langagiers étudiés dans l’ouvrage de Fanon ainsi que leur traduction dans les deux versions anglaises existantes, afin de proposer une réflexion traductologique concrète du stéréotype langagier.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| 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".