The Translation of Sex-Related Language: The Danger(s) of Self-Censorship(s)1
Notice bibliographique
Résumé
While censorship is an external constraint on what we can publish or (re)write, self-censorship is an individual ethical struggle between self and context. In all historical circumstances, translators tend to produce rewritings which are ‘acceptable’ from both social and personal perspectives. The translation of swearwords and sex-related language is a case in point, which very often depends on historical and political circumstances, and is also an area of personal struggle, of ethical/moral dissent, of religious/ideological controversies. In this paper we analyse the translation of the lexeme fuck into Spanish and Catalan. We have chosen two novels by Helen Fielding—Bridget Jones’s Diary (1996) and Bridget Jones: The Edge of Reason (1999)—and the translations into the languages mentioned. Fielding’s acclaimed first novel has given rise to a distinctive genre of popular fiction (chick lit), which is mainly addressed to young cosmopolitan women and deals unconventionally with love and sex(uality). Historically, sex-related language has been a highly sensitive area; if today, in Western countries at least, we cannot defend any form of public censorship, what we cannot prevent (nor probably should we) is a certain degree of self-censorship, along the lines of an individual ethics and attitude towards religion, sex(uality), notions of (im)politeness or (in)decency, etc. Translating is always a struggle to reach a compromise between one’s ethics and society’s multiple constraints—and nowhere can we see this more clearly than in the rewriting(s) of sex-related language.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».