The Translator’s Subjectivity and Its Constraints in News Transediting: A Perspective of Reception Aesthetics
Notice bibliographique
Résumé
Drawing upon the theory of reception aesthetics, this paper aims to systematically explore the news translator’s subjectivity and the constraints involved in transediting hard news texts. The translator, who actively receives, selects and conveys information, plays a decisive role in striking an appropriate balance between accuracy and acceptability during the transediting process. By optimally exerting his/her subjectivity, the translator can produce appropriate target news that communicate effectively. Interest in the translator’s subjectivity has continued to grow since the cultural turn in translation studies which introduced a range of new approaches. These either focus exclusively on the translator’s subjectivity or emphasize the constraints impinging upon it, but, in either instance fail to provide a comprehensive account. In contrast, the theory of reception aesthetics, which takes both aspects into account, provides a more thorough theoretical framework. This paper first performs a theoretical analysis of the reciprocity between the translator’s subjectivity and its corresponding constraints. A case study on English-Chinese news transediting in the Taiwanese press is then conducted to further explain how to apply the theoretical analysis in order to examine and assess the translator’s constrained subjectivity in actual transediting practice.
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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 | 0,011 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,041 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».