“The Translation Cuddles up to the Original Like the Sheep to the Wolf” Nobel Prize Winner Elfriede Jelinek as a Translator1
Notice bibliographique
Résumé
Elfriede Jelinek’s stance towards translation is full of respect: her own experiences as a translator showed her that what she primarily did was “learning by doing.” Jelinek has produced about a dozen translations from English and French into German, mostly drama texts. As an author, she became famous for the innovative and provocative language with which she denounces patriarchal structures, the enduring oppression of women, and the insidious continuation of fascist ideology in Austria and other parts of Europe. Yet her model of literature bluntly opposes her model of translation. She has repeatedly said that as a translator she supports “basically the method of relatively literal translation”—a claim which can be easily proved by looking at her translations. In my paper I will first give an overview of Jelinek’s translations (some of which are co-productions with other translators) and present her own views on translation, which will show that she is very much aware of the pitfalls of the translation activity. I will then analyze Jelinek’s notion of translation, followed by a short analysis of her translation of Christopher Marlowe’s The Jew of Malta. This will be the basis for my discussion of whether her ideas on translation, as expressed in several interviews and speeches, have been put into practice in her translation. It is, however, my assumption that Jelinek does not follow a strict set of translation strategies; rather, she engages intuitively with every new translation project.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| 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 | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,012 |
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 ».