Dirty pretty language: translation and the borders of English
Notice bibliographique
Résumé
This article analyses the politics of English, and translation into Englishness, in the film Dirty Pretty Things (Frears). With a celebrated multilingual cast, some of whom did not speak much English, the film nevertheless unfolds in English as it follows migrant characters living illegally and on the margins in London. We take up the filmic representation of migrants in the “compromised, impure and internally divided” border spaces of Britain (Gibson 694) as one of translation into the imagined nation (Anderson). Dirty Pretty Things might seem in its style to be a kind of multicultural “foreignized translation” which reflects a heteropoetics of difference (Venuti); instead, we argue that Dirty Pretty Things, through its performance of the labour of learning and speaking English, strong accents, and cultural allusions, is a kind of domesticated translation (Venuti) that homogenises cultural difference into a literary, mythological English and Englishness. Prompted by new moral panics over immigration and recent UK policies that heap further requirements on migrants to speak English in order to belong to “One Nation Britain” (Cameron), we argue that the film offers insights into how the politics of British national belonging continue to be defined by conformity to a type of deserving subject, one who labours to learn English and to translate herself into narrow, recognizably English cultural forms. By attending to the subtleties of language in the film, we trace the pressure on migrants to translate themselves into the linguistic and mythological moulds of their new host society.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,008 | 0,024 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».