Translation: Bridging the Gap, or Creating a Gap to Bridge? Reflections on the Role of Translation in Bridging and/or Widening the Gap between Different Cultures with Particular Reference to Religion and Politics
Notice bibliographique
Résumé
This paper attempts to explore the problems involved in the Translation of culturally, politically and/or religiously Charged Words and Expressions with particular reference to religion and politics. Most translators and translation scholars are probably familiar with the concept of translation as a major tool used to bridge the gap between different cultures. Nevertheless, is that always the case? Does translation always help bridge the gap, or does it, sometimes at least, widen it, if not even create a new one? With the emergence of modern linguistics in the twentieth century and translation studies a few decades later, a translator was no longer regarded as a creative writer in his/her own right; he/she is basically an honest conveyer of somebody else's message. The more 'invisible' a translator is the better credit he receives. Nevertheless, is this always the case? This researcher discusses the topic with reference to a set of words and expressions of particular interest to the present conditions in the Middle East area.
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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 | 0,040 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,063 |
| Communication savante | 0,018 | 0,040 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».