Silences of the Translated Text : translation and retranslation of Coming Through Slaughter by Michael Ondaatje – a case study
Bibliographic record
Abstract
Les silences d’une œuvre musico-littéraire telle que Coming Through Slaughter participent à l’esthétique jazzistique du roman tout en représentant un défi de taille pour les traducteurs vers le français. Cette thèse a pour objet l’étude du traitement, par les deux traducteurs du roman ondaatjien, d’une part des silences rythmiques qui fragmentent le texte pour lui conférer une mélodie et un rythme textuels et, d’autre part, des silences sémantiques au service de l’esthétique jazzistique qui, au moyen de la parataxe, de l’ellipse et du gérondif, figurent textuellement, non seulement le jazz, mais aussi un de ses pères, le célèbre cornettiste Charles « Buddy » Bolden. En usant d’un métalangage musical pour décrire les stratégies traductives des deux traducteurs francophones du premier roman ondaatjien, Robert Paquin, d’abord, au Québec, en 1987, puis Michel Lederer, en France, en 1999, cette analyse examinera le rapport entretenu par l’interprétation herméneutique des deux professionnels avec leur interprétation musicale du texte. Ce faisant, l’objectif sera de démontrer les propriétés performatives de l’acte traductif lorsque le texte traduit se rattache aux œuvres musico-littéraires en général et aux romans jazzistiques en particulier.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.002 |
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".