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Enregistrement W1874022519 · doi:10.21992/t9w61s

The Translator’s Art of Failure: Engaging the Other in Imperfect Harmony

2009· article· en· W1874022519 sur OpenAlexvenueno aff
Katherine Silver

Notice bibliographique

RevueTranscUlturAl A Journal of Translation and Cultural Studies · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmony (color)UnificationCompromiseRealmSociologyImperfectPower (physics)EpistemologyPoliticsLinguisticsAestheticsPolitical scienceComputer scienceSocial scienceLawPhilosophyArtVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rather than view translation as a compromise at best, a failure at worst, and always derivative and secondary, I explore the practice of literary translation as one of engagement: with the text, with the Other, and with the world. I will discuss the nature of this engagement as dynamic, electric, life-affirming, an encounter and a dialogue that offers an opportunity for both unification and separateness, freedom and intimacy. From this perspective of the personal, I will reach into the realm of the “political,” the broader context within which translators work—the power differentials, the objective material conditions—and the specifics of my own translating relationship: between Latin American Spanish and North American English. My understanding of that relationship—which could be framed as the theory behind my practice—influences what I want to translate—passionate engagement—and how I translate: how I approach the object of desire. I will read from and discuss several of my most recent translations, texts that in themselves explore questions of language and power: the power of language to subvert, and the dis-harmonious and unequal association of languages and cultures in this “globalized” world, where issues of separateness and unification are often a matter of survival.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,037
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,072
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0370,072
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0220,083
Communication savante0,0290,024
Science ouverte0,0030,018
Intégrité de la recherche0,0070,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,004

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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