Défis et enjeux de la traduction des slogans publicitaires au Canada
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire part de l’importance de la publicité dans la vie quotidienne et du rôle de la traduction publicitaire dans l’atteinte d’un public plus large. Ce genre de traduction exige une grande polyvalence dans l’adaptation culturelle de la communication pour assurer le transfert du message de manière efficace, ainsi que la cohérence de la marque et le respect des réglementations locales. Les enjeux de la traduction publicitaire résident aussi dans la préservation de l’intention et du ton, la créativité linguistique et parfois même iconographique. Cette recherche s’attarde spécifiquement sur les enjeux actuels de ce genre de traduction par le biais d’une analyse contrastive de slogans publicitaires parus dans les magazines ELLE Québec et ELLE Canada, principalement entre 2020 et 2025. Elle a pour objectif de savoir si le transfert des slogans publicitaires retenus dépasse l’équivalence littérale en visant toujours l’équivalence efficiente, autrement dit, si l’adaptation est toujours la norme dans la traduction publicitaire. L’analyse est précédée d’un cadrage théorique synthétisant les théories fonctionnelles et l’approche socioculturelle. Elle met de l’avant la théorie du skopos en tant qu’approche s’appliquant au domaine publicitaire et rappelle les approches et les stratégies traductionnelles préconisées dans le transfert des slogans. Les résultats y révèlent une prédominance globale de la traduction littérale. Seuls les slogans des publicités de produits alimentaires, d’hôtels, de spas et de tourisme sont plutôt adaptés. Ces résultats sont discutés à la lumière de travaux traductologiques sur la publicité ainsi que de rapports de l’Office québécois de la langue française et du ministère du Patrimoine canadien. L’étude évoque aussi l’importance du rôle des traducteurices publicitaires à l’ère de l’intelligence artificielle générative qui pourrait, contre toute attente, restaurer la norme de l’adaptation.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.000 |
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".