Traduire la poésie : la dépersonnalisation de la subjectivité. À propos de la retraduction de <i>Poeta en Nueva York </i>de Federico García Lorca (2023)
Bibliographic record
Abstract
Publier une retraduction à deux de Poète à New York (1929-1930) de Federico García Lorca en 2023 aux éditions Robert Laffont, à partir de l’édition définitive du manuscrit, est un projet visant plusieurs objectifs : offrir au lectorat francophone une version conforme à la volonté de l’auteur; respecter une oeuvre complexe fondée sur la perplexité et le décentrement; traduire une énonciation qui reflète la crise du sujet lyrique grâce à un système d’impersonnalité subjective; développer un dispositif de retraduction intégrant progressivement la mise en tension de plusieurs ethos et subjectivités dans la retraduction à plusieurs. Ce travail présentera dans un premier temps les caractéristiques de l’impersonnalité subjective dans les poèmes new-yorkais : la subjectivité dans les textes se partage entre plusieurs instances énonciatives et se vaporise dans des tournures impersonnelles ou des disparitions ponctuelles. Son intermittence et sa polymorphie sont essentielles à la polyphonie structurelle d’un recueil qui donne à entendre la crise du sujet lyrique. La retraduction à deux renforce l’intersubjectivité de poèmes essentiellement dialogiques, ce que cherchera à monter l’analyse stylistique de plusieurs des choix des retraductrices. Dans un deuxième temps, c’est l’atelier de l’alliance intersubjective pour une dépersonnalisation lyrique qui fera l’objet de cet article. L’accueil de la voix de l’autre se fonde sur la mise en tension des subjectivités, rendue créatrice par l’établissement d’une méthode de traduction reposant sur une reconnaissance des compétences complémentaires et des rôles de chacune des traductrices et sur un appel à l’appréhension de la poésie par l’émotion et le « grain de folie [duende] » des retraductrices. Leur légitimité et le respect de leurs deux subjectivités en tant qu’agentes cocréatrices du texte traduit se nourrissent en effet de la part de jeu et de duende nécessaire à une combinaison intégratrice des différences, en adéquation avec la poétique énonciative du recueil. Le résultat en est une communauté vocale, et non une voix commune, obtenue par l’alliage de divers matériaux émotionnels, référentiels et cognitifs.
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.033 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".