Bilingualism and Literary (Non-)Translation: The Case of Trieste and Its Hinterland
Notice bibliographique
Résumé
This article addresses the question of weak translation activity in bilingual settings. It presents an analysis of the situation in the city of Trieste and its surroundings, where a substantial Slovene minority has lived for centuries alongside the Romance-speaking (mainly Italian) population as well as various other smaller ethnic groups. The Italian and the Slovene communities have had different histories and at various points conflicts between them have arisen, sparked by national issues and complicated further by political circumstances. To a large extent, the two ethnic groups have lived parallel lives, often showing only minimal interest in each other’s culture. This has had an impact on literary translation, the output of which has been rather modest until recently, and often even more so on the reception of translated works – in spite of the city’s rich literature in both Italian and Slovene. This article seeks to identify and explore the nature of this translational relationship, taking into account the underlying social, political, cultural, literary, and linguistic factors. It argues that the situation began to change in the early 1990s when the asymmetries between the two ethnic groups started to diminish and the Slovene culture and language gained greater recognition, which in turn opened new prospects for translation.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,014 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».