A Study on Self-Translation of Eileen Chang’s Little Finger Up From Perspective of Translator’s Subjectivity
Notice bibliographique
Résumé
Based on both English and Chinese texts, this paper, with the help of corpus software, attempts to make a detailed analysis of translator’s subjectivity as revealed in Eileen Chang’s self-translation of Little Finger Up in terms of passivity, subjective initiative and purposefulness (self-benefiting) as well. Thereupon, the paper comes to the following conclusions. First, as the self-translator, Eileen Chang brings her subjective initiate into play in the self-translation in regard to sentence structure, proper nouns, culture-specific items, manifestation of the theme and way of expressing feelings. Second, privileged as she is, Eileen Chang is affected by both ideology and poetics. She deliberately eschews the sensitively political and warlike topic by way of omission and retains the heterogeneous elements of the source culture in the process of translation, reflecting her translator’s subjectivity in the self-translation while suffering the passivity imposed by ideology and poetics. Third, Eileen Chang usually adopts various strategies in the self-translation so as to fulfill her translation purposes, in which she deliberately deletes the plots and rewrites the title so as to highlight the problem of Chinese marriage and reveal her own pessimistic attitude towards marriage, indicating her self-benefiting in self-translation. In a nutshell, the self-translation seems to be concise and comprehensive as well as natural and unrestrained, indicating that the translator’s subjectivity is much more involved in self-translation, compared with that in conventional translation.
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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 | 0,007 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».