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Enregistrement W2659845048 · doi:10.21992/t94329

The Pitfalls of Musical Translation

2017· article· en· W2659845048 sur OpenAlexvenueno aff
François Buhler

Notice bibliographique

RevueTranscUlturAl A Journal of Translation and Cultural Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMelodyLinguisticsCompromiseComputer scienceSyntaxMusicalityMusicalGrammarSimple (philosophy)LiteratureArtPhilosophySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the triangular links between a text in a given source language, its “translation” into music and an eventual retranslation into another language. As everybody knows, music is a language per se, with all the characteristics of an articulated language, its own syntax, grammar, even its own dialects and “regionalisms.” The bilateral link between a language and music is rather simple and can be summarized in the following principle: when a composer sets a text to music, it is always a one-way-only “translation”; this text cannot and should not eventually be retranslated into another language, there is no going back because music is the most constricting of all languages. Between two “normal” languages, like English or French for instance, solutions can always be found, even deficient ones if necessary, arrangements that are more or less satisfactory, one can compromise, adapt. It is not desirable to translate a text from Chinese into English and then from English into French but it can be done. However, once music has imposed its rules on a text, it becomes the main source language, with which it is impossible to cheat; everything must be literally respected: the musical words and sentences, the general form, the rhythm, the styles, the melodic, harmonic, tonal aspects… There are no possible arrangements or compromises, music comes first and dictates its rules, there are no choices other than to respect, literally, what the music says and hope that it will work or, if it does not, which is most often the case, abandon. And yet in some cases it is necessary to find a way to retranslate the same text. This is when translators are faced with real, at times unsolvable, problems because they are dealing with two source languages, one of which being Music that prevents any continuation to full triangulation. In this article, I will first analyze a few examples to show some of the main difficulties and then propose the solutions that allowed me to solve these problems in a satisfactory fashion.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0060,029
Communication savante0,0090,017
Science ouverte0,0040,011
Intégrité de la recherche0,0050,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,015

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,145 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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