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Enregistrement W2007502504 · doi:10.1075/target.25.3.05aal

Theatre translation as <i>performance</i>

2013· article· en· W2007502504 sur OpenAlexaboutno aff
Sirkku Aaltonen

Notice bibliographique

RevueTarget International Journal of Translation Studies · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDramaContext (archaeology)Articulation (sociology)Argument (complex analysis)NewspaperTranslation studiesRelevance (law)SociologyPerformance studiesLinguisticsArtVisual artsHistoryLiteratureMedia studiesPhilosophyPolitical scienceLawAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2008, the Finnish National Theatre produced the Lebanese/Canadian playwright Wajdi Mouawad’s tragic play Incendies in Finnish. The advertisements, newspaper pre-reviews and reviews named Reita Lounatvuori, a well-known Finnish theatre translator, as the author of the translation. However, several other people were also involved in the translation process before Mouawad’s text reached the stage. In my article, I offer an empirical study of the process of translation of Incendies into Finnish to argue that translations in the theatre are not objects of art but products of art worlds, bearing the fingerprints of many subjectivities. To support my argument, I draw on Actor-Network Theory, as recently developed in the context of translation sociology ( Buzelin 2007, 2005 ; Bogic 2010 ), and on Performance Studies, following Richard Schechner’s articulation of the concept of performance ( Schechner 2013 ). I apply these models to the specific context of the theatre, the specific genre of drama, and the process of translating one play. This interdisciplinary exploratory study argues for the relevance of Schechner’s analytical model, and more broadly of Performance Studies, to the analysis of interlingual translation processes.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0070,015
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSans objet
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

Citations23
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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