Literary Transfer between Peripheral Languages: A Production of Culture Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Literary translations from Hebrew into Dutch and vice versa between 1991 and 2010 are examined as a test case for cultural transfer between two peripheral languages, using a production of culture perspective (Peterson and Anand 2004). The findings show 138 Dutch books translated from Hebrew against 52 Hebrew books translated from Dutch. The data are analyzed by genre, translator’s productivity, and number of books per author. The analysis reveals that both directions were similar in distribution of genres, but differed significantly in translator’s productivity (the productivity of the average Dutch translator is more than twice as high as that of his or her Hebrew counterpart) and in the number of translated titles per author (twice as many in the Dutch market). The discussion traces these differences to the different structure of the translation labour market in Israel as compared to that of the Netherlands and Belgium and to the dominance of Dutch state subsidy and Flemish Community subsidy in both directions of the transfer, however with a different policy of subsidy in each direction. It seems that significant conclusions can be reached by examining such factors as size and distribution of the corpus on the backdrop of labour conditions and state subsidy.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».