Lolita’s Love Affair with the English Language: Heterolingualism and Voice in Translation
Notice bibliographique
Résumé
This article is a first-person account of the translation of Lolita into Portuguese dealing primarily with the question of how to treat English as a source language that should be replaced by the translating language. The novel foregrounds the narrator’s stridency as a non-“native illusionist” (Nabokov 1955/1991: 317), along with a heterolingual bend, presenting remarkable challenges for translation: how to represent the geopolitics of linguistic hybridity in the TT and how to maintain the ambiguity of alignments between (implied) reader(s), author(s) and competing instances of narratorial authority, including the “fictional translator” (Klinger 2015: 16). Selective non-translation is suggested as an option for addressing linguistic hybridity through which, in this context, the “differential voice(s)” (Hermans 2007; Suchet: 2013) might foreground linguistic (and hence cultural/ideological) difference and deviation. The adherence to a strategy of “overt translation” (House 2001) is not intended to break the “translator’s pact” (Alvstad: 2014); it refuses, however, the convention of transparency as one of its tenets. It also shifts the focus from phonocentric authority to a polyphonous palimpsest and an archaeology of language(s) – not an entrenched foreignization, but an availability for “other-languagedness” (Bakhtin: 1981).
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,006 | 0,026 |
| Communication savante | 0,011 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».