When Literary Censorship Is Not Strictly Enforced, Self-Censorship Rushes In
Notice bibliographique
Résumé
Understanding literary translation as part of a power game has led to renewed interest in issues of censorship in translation. In an effort to untangle the intricate relations between formal law and (internalized) norms, this essay will focus on voluntary or self-imposed censorship in areas where formal censorship (i.e., legislated law, religious law) is not strictly enforced. It will first briefly describe certain aspects of formal censorship in Israel, then present cases in which the borderline between formal censorship and self-censorship seems blurred. Two particular cases will be examined: one has to do with the attitude of translators towards the use of the words “pig and pork,” the other with the Committee established by the Ministry of Education in the 1960s to censor obscenity in literature. These cases will help shed light on the deep roots of self-censorship mechanisms and the reduced need for formal censorship when subordinate groups or individuals feel that working with the consensus is more beneficial than working against it. The case of a book banned in the Orthodox community—and therefore pre-censored for translation—will examine another aspect of censorship, that of the corrective measures applied when voluntary self-censorship is not exercised.
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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 | 0,018 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,051 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».