Growing up strange des nouvelles de Joyce Marshall en traduction
Bibliographic record
Abstract
Joyce Marshall est une écrivaine anglo-québécoise, née à Montréal en 1913 et décédée à Toronto en 2005. Auteure d'environ quarante nouvelles, en plus de deux romans, elle demeure très active sur la scène littéraire canadienne entre les années 1940 et 2000. Traductrice de premier plan, elle a entre autres rendu en anglais trois oeuvres de Gabrielle Roy. Plusieurs de ses nouvelles, dont les cinq présentées ici en traduction française, sont semi-autobiographiques et portent sur son expérience d'enfant anglophone ayant grandi à Montréal et dans les Cantons de l'Est, confrontée à la langue et à la culture françaises qui lui sont étrangères. Ce contexte particulier décrit dans ces nouvelles--cet entre-deux culturel--, ainsi que les origines anglo-québécoises de l'auteure, ne peuvent que soulever des questions quant à la langue à utiliser en traduction: devrions-nous faire fi de cet ancrage culturel (manifeste) et traduire en français de référence, ou devrions-nous plutôt traduire en français québécois, ce qui permettrait de mieux conserver la couleur du texte mais qui risquerait de réduire le lectorat? Laquelle de ces options rendrait le plus justice aux textes de Marshall? L'examen de l'histoire de la traduction au Canada, et de la situation complexe dans laquelle se retrouvent aujourd'hui les traducteurs québécois procure une piste de réflexion intéressante. Le style unique de Marshall pose aussi problème en traduction. En effet, comment rendre en français ces longues phrases au vocabulaire très imagé et aux nombreuses ellipses. La langue française se prête en effet moins bien, de façon générale, à ces jeux syntaxiques qu'affectionne Marshall. Il nous faut donc jongler avec le génie des deux langues et pousser la langue française vers ses limites, afin de conserver ce style qui y est pour beaucoup dans l'ambiance des nouvelles sans toutefois trop déstabiliser nos lecteurs.
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 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.030 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".