Traduction et retraduction de Maria Chapdelaine. Recit du Canada français de Louis Hémon: focus sur les québécismes de ce roman
Bibliographic record
Abstract
Questa tesi nasce con l’obiettivo di valutare la traduzione italiana dei quebecismi nelle cinque ritraduzioni del romanzo di Louis Hémon, Maria Chapdelaine. Récit du Canada français (1924) per poter capire se la lingua et la cultura quebecchesi sono state riportate correttamente in quanto il romanzo preso in esame è considerato un capolavoro della letteratura del Québec. \nIl lavoro qui presentato verte, nei primi due capitoli, sull’analisi dell’opera nella sua totalità e sul confronto tra le cinque ritraduzioni italiane, mentre nel terzo capitolo avrà luogo la parte più pratica di questo elaborato. Verranno analizzati con attenzione sei quebecismi estratti dai dati forniti dalla banca dati online Qu.It, che presenta, partendo dall’analisi di un corpus rappresentativo della letteratura quebecchese tradotta in italiano, la possibilità di valutare i traducenti proposti secondo un approccio intralinguistico, prima, e contrastivo poi. \nCon questo elaborato, vogliamo sottolineare l’importanza di una maggiore considerazione delle specificità linguistiche del francese del Québec, non solo per quanto concerne la resa del suo contenuto semantico, ma anche connotativo e culturale. Vogliamo inoltre mostrare che, con la consultazione delle risorse lessicografiche monolingue a disposizione dei traduttori, è possibile realizzare delle traduzioni soddisfacenti che possano ben rendere la ricchezza della lingua francese del Québec. \n
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".