Meaning in (Translated) Popular Fiction: An Analysis of Hyper-Literal Translation in Clive Barker’s Le Royaume des Devins
Notice bibliographique
Résumé
Most translation theorists agree that source text fidelity results in a translation that aptly transmits the foreign cultural values and meaning embedded within the source language to a target culture. While the preservation of foreignness might be beneficial for the propagation of international artistic diversity, when translating works of popular fiction, domestication is key to a novel’s successful incorporation into the target literary system. In popular fiction translation, the goal is accessibility rather than artistic influence or cultural exchange, yet the necessary domestication can be problematic. This article examines the reception of the English-to-French translation of an epic fantasy novel by Clive Barker. Online reviews written by the French-speaking readership describe the translated text as aberrant of Barker’s oeuvre and incomprehensible. While it may be easy to dismiss this translation as yet another example of poor translation practices, knowing that the translator, Jean-Daniel Brèque, is an award-winning translator and that he has translated many works by other popular artists such as Stephen King and Dan Simmons points the blame elsewhere. An analysis of Jean-Daniel Brèque’s translation of Weaveworld reveals the detrimental effect that strict adherence to the source text can have on the reception of popular literature in translation and affirms that domestication is necessary to transform the source text into a version digestible and understandable by the target audience.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,019 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».