MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1994104086 · doi:10.7202/1025054ar

Nonlinear Narratives: Paths of Indirect and Relay Translation

2014· article· en· W1994104086 sur OpenAlexvenueno aff
Kelly Washbourne

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsSource textLiteral translationTranslation (biology)NarrativeRelayTranslation studiesCovertComputer scienceSociologyHistoryPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Following Dollerup’s (2000) classification of indirect and relay translation (here “T2”), this study locates both practices as translation taboos disparaged or tolerated depending upon cultural variables, shows its codification in translation organizations, and traces part of its aura of substandard practice to the doctrine of untranslatability; compiles the main reasons the phenomena have occurred, including extralinguistic factors; outlines some subclasses in a typology of ‘second-hand’ or intermediate translations (factoring in abridgements, adaptations, modernizations, lost originals, pseudotranslations, self-translations, triangulations, and transcreations); proposes ‘translative’ and ‘terminal’ relay, and overt and covert possibilities within retranslation, interlinear translation, plagiarism by translation, and support translation; considers the special case of sacred texts; and weighs new and future directions for study. The key factors of oral intermediation (the role of informants and collaborative translation) and the ‘intuiting’ of source languages without a working knowledge of them are brought into the equation. The work attempts to contribute a descriptive study to an area of research that has attracted visceral rejections of anything but source-to-target direct translation without such studies making allowances for the socio-historical conditions of production surrounding intermediary translation.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0070,029
Communication savante0,0130,023
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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.

Tête enseignante Opus0,077
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeQualitatif
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

Citations46
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMeta Journal des traducteursMême sujetTranslation Studies and PracticesTravaux en français237 207