Cette recherche est centrée sur l'étude des valeurs aspectuelles des noms de sentiment (N_sent) et des verbes collocatifs dans les constructions verbo-nominales (CVN). L'aspectualité est étudiée en tant que catégorie lexico-grammaticale, au niveau syntagmatique (au sein des CVN) mais elle englobe également le lexique et la syntaxe de la phrase. Le travail est mené dans une perspective contrastive français - russe et ce, sur des corpus informatisés de données issues des deux langues. Nous avons constitué deux types de corpus : comparable (comportant les textes originaux, 60 M de mots, de la base de Frantext et Ruscorpora) et parallèle (coprus de traduction, 10 M de mots, aligné avec le logiciel Alinea d'O. Kraif). Les questions qui sous-tendent ce travail concernent les trois points suivants. En premier lieu, nous nous interrogeons si les CVN de sentiment peuvent véhiculer l'aspect. Nous vérifions cela grâce à l'analyse de la combinatoire syntaxique et lexicale de ces constructions. En deuxième lieu, nous nous posons la question de savoir s'il existe une relation aspectuelle entre le N_sent et le verbe collocatif. Cette affinité aspectuelle peut être révélée à partir des traits aspectuels inhérents des N_sent (duratif/ponctuel) et les propriétés aspectuelles des verbes (accompli/inaccompli/global en français vs imperfectif/perfectif en russe) : vivre (duratif) dans le bonheur (duratif) / žit' (imperfectif) v sčast'e (duratif) ; s'enflammer (ponctuel) de colère (ponctuel) / vspyxnut' (perfectif) ot gneva (ponctuel). En troisième lieu, notre travail sur les corpus bilingues français-russe nous amène à des problématiques d'ordre contrastif. Nous estimons que l'approche contrastive permet de mieux expliciter les similitudes et les différences aspectuelles au sein des CVN dans les deux langues, ainsi que de mettre en évidence les différences dans l'expression de l'aspect en français et en russe. Pour ce faire, nous analysons les équivalents des CVN dans les deux langues : les équivalents aspectuels et les équivalents structuraux. Ainsi, notre méthodologie nous a amenée à des conclusions intéressantes qui pourront s'avérer utiles en linguistique contrastive et en traductologie, ainsi qu'en linguistique de corpus et en didactique des langues. La contribution de ce travail de thèse consiste en plusieurs points que nous synthétisons ci-dessous : - À notre connaissance, beaucoup de travaux ont été faits sur l'aspect des verbes et peu sur l'aspect des noms. Nous avons proposé une étude de l'aspectualité à partir du nom en tant que " base " de la construction verbo-nominale. Cette étude a mis en contraste les deux traditions linguistiques (russe et française) dans l'étude des N_sent et de leur aspect. - Nous avons effectué une étude détaillée et systématique de la combinatoire des N_sent, ce qui nous a permis d'identifier leur aspect au sein des CVN. - Le travail sur les deux types de corpus nous a permis de récolter des données quantitatives sur les CVN dans les deux langues, sur les textes originaux et traduits. L'analyse qualitative de ces corpus nous a permis de faire des études spécifiques pour chaque type de corpus. Ainsi, le corpus comparable permet d'effectuer la recherche sur l'aspectualité des CVN, tandis que le corpus parallèle fournit des éléments nécessaires pour l'étude des équivalents fonctionnels de traduction (essentiellement de type formel). Les équivalents formels russes des CVN françaises sont en majorité aussi des CVN pour tous les N_sent étudiés, sauf strax (peur). Ce dernier est traduit le plus souvent en tant que verbe (bojat'sja, ispugat'sja (craintre, s'épouvanter). On trouve également parmi ces équivalents en russe des constructions impersonnelles (mne strašno (à moi peureusement)).
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00982691 |
| Date | 25 October 2013 |
| Creators | Melnikova, Elena |
| Publisher | Université de Grenoble |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
Page generated in 0.0021 seconds