Representing, Narrating, and Translating the Syrian Humanitarian Disaster in The Guardian and The New York Times
Notice bibliographique
Résumé
Many scholars have attempted to understand certain aspects of translation and its fundamental role in constituting reality and representing the Other during media news coverage of international events. However, translation is often an invisible activity during such coverage. The relationship between translation and representation of the Other in the global media and news texts raises ethical questions about translation and textual manipulation. This dilemma is reinforced by the media’s selection of specific quotations and narratives for translating and publishing. It also imposes the question of media responsibility and translators’ ethics towards representing the Other, especially when the media deal with international events. The majority of media codes of ethics do not mention translation as a fundamental factor in ensuring and maintaining news accuracy and objectivity as well as fair representation of the Other. This paper scrutinizes media responsibility and translation ethics based on The Guardian and The New York Times’ representation of the Syrian humanitarian disaster (SHD) as embedded in the translated quotations and narratives told by Syrian citizen journalists (residents, refugees, protesters, eyewitnesses, and activists). To do so, it draws on Mona Baker’s narrative theory, on Stuart Hall and Edward Said’s theory of representation, and on media responsibility and translation ethics theoretical approaches. Accordingly, the corpus consists of 326 news texts distributed as follows: 177 news texts from The Guardian and 149 news texts from The New York Times. This represents a three-year timeframe of the SHD, from March 2011 to February 2014. The findings provide further understanding of the media’s responsibility in representing the events of the Other and translation ethical practices in the text.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».