Traduire et interpréter : survol des constructions subjectives d'Ezra Pound et de Xi Chuan
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire se veut une réflexion sur la place de l'interprétation dans un travail de traduction d’œuvres poétiques. La réflexion s'articule premièrement autour de l'exemple d'Ezra Pound, traducteur de poèmes chinois classiques. Elle se poursuit par une exploration des possibilités interprétatives contenues dans le langage lui-même, pour se conclure par une expérience subjective de traduction. \n\nJ'ai choisi de traduire trois poèmes de Xi Chuan, poète chinois appartenant au mouvement de la poésie obscure. La poésie obscure est un courant littéraire contemporain, qui se poursuit encore aujourd'hui sous l'appellation de poésie post-obscure. Les travaux de Xi Chuan sont un exemple de la recherche d'une nouvelle forme d'expression pour les poètes chinois contemporains, soit l'émergence de la voix subjective, phénomène directement relié à une prise de position face au passé traditionnel et au désir d’émancipation et d’autonomie de l’expression littéraire. Cette place qu’occupe le poète obscur entre le nouveau et l'ancien permet à l'individu d’interpréter d’une manière plus personnelle le présent. De la même manière, le traducteur doit rompre avec le passé (soit le texte de départ) pour permettre l’interprétation et la projection du nouveau texte dans l’avenir (soit dans la langue d’arrivée).
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.000 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| 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".