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Enregistrement W2277224794

문학번역 텍스트의 전용 : 하이재킹(hijacking)

2015· article· ko· W2277224794 sur OpenAlexaboutno aff
김가희

Notice bibliographique

Revue인문과학연구논총 · 2015
Typearticle
Langueko
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppropriationContext (archaeology)LinguisticsIdeal (ethics)Power (physics)Translation studiesSociologyEpistemologyHistoryPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditionally, the ideal translation of an original text had been considered to be transposed into a target language as faithfully as possible. However, in recent years, translation has gradually come to be understood as a process of mediations between cultures and languages rather than a process of matching up one word in a source language with another in a target language. Further, as Lefereve claims, there may be little intrinsic value in any original text. What there is though, is context: conventions, traditions, trends, fashions, power plays that any social context will bring and that will determine what publishers sell and people read(Flotow 2005: 45). At a time like this, feminist translation was born in Quebec in the 1980s as a consequence of the experimental writing of female writers with feminist perspectives. Unlikely other theories in translation studies, this theory and practice are thought to go together. This study aims to introduce one of the feminist translation strategies, ‘hijacking,’ which allows feminist translators to make their works visible by the deliberate appropriation of original texts, to be on the lookout for this strategy in the translated texts of a literary work, and to consider whether the hijacked text could be a faithful translation or not. To do this, this paper studies the translated texts of two male translators in terms of ‘incest,’ ‘paedophilia,’ and ‘sexuality’ in Tony Morrison’s The Bluest Eye.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,013
Communication savante0,0050,006
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,007

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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,146 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
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