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Enregistrement W2146161677 · doi:10.7202/018823ar

Translation and the Literary Text

2008· article· en· W2146161677 sur OpenAlexvenueno aff
Augusto Ponzio

Notice bibliographique

RevueTTR traduction terminologie rédaction · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemioticsHypertextLinguisticsFocus (optics)Translation studiesSign (mathematics)Interpretation (philosophy)Relation (database)Literary translationPerspective (graphical)Simple (philosophy)Dynamic and formal equivalenceComputer scienceLiteraturePhilosophyArtMachine translationEpistemologyArtificial intelligenceWorld Wide WebMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present paper we shall focus on literary translation, on the question ofthe translation of “complex” or “secondary” texts, but with the intention of makinga contribution to the problem of translating non-literary, “simple,” “primary” textsas well. In other words, we shall examine the problem of text translation from asemiotic perspective. In fact, this study founds translation theory in sign theorydeveloping a semiotic-linguistic approach to the problem of translation in thedirection of so-called interpretation semiotics which also implies the semiotics ofsignificance. Translation concerns both simple and complex texts, which correspondrespectively to Mikhail Bakhtin’s primary and secondary texts. Simple texts concernnon literary discourse genres whilst complex texts the literary genres, where theformer are better understood in the light of the latter, and not vice versa. Thispaper also focuses on the concept of the literary text as a hypertext maintainingthat the hypertext is a methodics for translative practice. The relation between the text and language understood as a modeling device is also important for anadequate theory of translation and sheds light on the question of translatability.Another central issue in this study is the relation between translation andintertextuality.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,778

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,148
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,134 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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