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Enregistrement W2083477432 · doi:10.7202/1024175ar

The Translation of Wordplay from the Perspective of Relevance Theory: Translating Sexual Puns in two Shakespearian Tragedies into Galician and Spanish

2014· article· en· W2083477432 sur OpenAlexvenueno aff
Francisco Javier Díaz-Pérez

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPunRelevance theorySource textRelevance (law)LinguisticsPerspective (graphical)Equivalence (formal languages)Relation (database)Target textContext (archaeology)Computer sciencePsychologyCognitionPhilosophyHistoryArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present paper aims to analyse the translation of puns from a relevance-theory perspective. According to such theoretical framework, the relation between a translation and its source text is considered to be based on interpretive resemblance, rather than on equivalence. The translator would try to seek optimal relevance, in such a way that he or she would use different strategies to try to recreate the cognitive effects intended by the source writer with the lowest possible processing effort on the part of the target addressee. The analysis carried out in this study is based on two tragedies by Shakespeare – namely,HamletandOthello– and on five Spanish and two Galician versions of those two plays. The strategies used by the translators of those versions to render sexual puns have been analysed, focusing not only on the product but also on the process. The selection of strategy is determined, among other factors, by the specific context and by the principle of relevance. In those cases in which there is a coincidence in the relation between the levels of signifier and signified across source and target language, translators normally opt to translate literally and reproduce a pun based on the same linguistic phenomenon as the source text pun and semantically equivalent to it. In the rest of the cases, the translator will have to assess what is more relevant, either content or the effect produced by the pun.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,278 · 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

Citations11
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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