The Interdisciplinary Character of Research into the Translation of Literary Irony
Notice bibliographique
Résumé
In this article, while I welcome the call for a more interdisciplinary character, I also endorse the idea that the methods of neighbouring disciplines do not necessarily need to be included into one comprehensive research model for TS. The advantages of interdisciplinary research are illustrated with research into the translation of literary irony. In the first part of the article, I present an analytical instrument for comparative research between original and translated ironic excerpts. I will demonstrate that by including insights from, mainly, pragmatic and cognitive approaches to irony, I have been able to fine-tune the three-part analytical instrument called “the ironic effect.” Its advantages and heuristic scope are illustrated with excerpts from La tía Julia y el escribidor (Mario Vargas Llosa). In the second part of the article, I discuss the analyses of two other novels, Tres tristes tigres (Guillermo Cabrera Infante) and La invención de Morel (Adolfo Bioy Casares) and show that, by adopting very different research hypotheses and multiplying the questions asked, the observed data were better understood. I conclude that there is margin for an inclusive, open and flexible TS methodology, provided that both theory and methodology are understood as means of understanding. Stripped of its ontological status, theory, then, is nothing but a functional notion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,048 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,066 |
| Communication savante | 0,015 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».