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Enregistrement W2129231359 · doi:10.7202/007480ar

Foreign Literature in Fascist Italy: Circulation and Censorship

2004· article· en· W2129231359 sur OpenAlexvenueno aff
Jane Dunnett

Notice bibliographique

RevueTTR traduction terminologie rédaction · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueItalian Fascism and Post-war Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCensorshipTabooConfiscationDictatorshipState (computer science)HistorySketchCopyingCirculation (fluid dynamics)LawLiteratureSociologyPolitical scienceArtPoliticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article the author sets out to illustrate some of the strategies which Italian translators and publishers adopted, or were forced to adopt, to ensure that their texts passed muster under Fascism. “Taboo” areas are identified and an attempt is made to sketch out what were often rather vague criteria for acceptability. The author proceeds to survey the mechanisms that were put in place to vet books—essentially, preventive censorship and police confiscation—for the duration of the dictatorship. It is argued that the apparatus of the State was only partially successful at monitoring the content of works of literature. This historical contextualisation, drawing on archival and published material, is followed by a number of case-studies, first of three novels by John Steinbeck, and then of Americana , a famous anthology of American literature published during the Second World War. In her conclusion, the author draws attention to the failure of the regime to implement a watertight policy on translation, despite its desire to influence the way readers interpreted books.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,300
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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