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Enregistrement W2029619379 · doi:10.7202/1027478ar

History and Policy of Translating Poetry: Azerbaijan and Its Neighbors

2014· article· en· W2029619379 sur OpenAlexvenueno aff
Hamlet Isaxanli

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSoviet and Russian History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoetryRhymeLiteratureStyle (visual arts)CivilizationBeautyBridge (graph theory)HistoryPoint (geometry)Middle AgesArtAestheticsAncient history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout the history of civilization the art of translation has existed as a bridge that connects different cultures. The article focuses on the history of poetic (and other) translations in the Middle East and territories abutting Azerbaijan from the Middle Ages to the 20 th century. It also explores the practice of translating holy books and its influence on the region, as well as the tradition of nezire , or writing a new book under the inspiration of an original one rather than simply translating the original. The second part of the article discusses the history of poetic translation into and from the Azerbaijani language, especially translation work from Abbas Sehhet and Samad Vurghun, two renowned translators in Azerbaijani history. Finally, important aspects of the art of translating poetry are reviewed and analyzed, such as poetic forms and metaphors, rhythm and rhyme schemes, and the style of the text. The article concludes by making the point that poetry should indeed be translated; however, translators must take many factors into account in their work so that the target text reflects as much as possible the beauty of the original.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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