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Enregistrement W2943906243

Re-Arranging Translation Culture in North America: What Could Literary Translation Gain from the Music World?

2018· article· en· W2943906243 sur OpenAlexaff
Melanie Hiepler

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFluencyTarget cultureOriginalitySociologyMusicalLinguisticsAestheticsInvisibilityLiteratureArtPsychologyCreativityPhilosophySocial psychologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Literary translation and music arrangement perform the same task: both take original texts or songs and re-work them for new contexts. In Anglo-American culture, though, the similarity ends there. The role that fluency plays in the reception of translations as opposed to arrangements reveals that, between the literary and musical worlds, audiences take very different outlooks on the relationship between an original work and its derivative work. A comparison between Lawrence Venuti’s views on linguistic fluency in translation, as presented in The Translator’s Invisibility (1995), and a case study on fluency (i.e. culturally-perceived musicality) in the arrangements of American a cappella pop group Pentatonix reveals that, where Anglo-American audiences approach translations to lock onto an original text, the same audiences view arrangements as authentic, distinct developments in an original song’s creative evolution. Having identified this problem in literary translation discourse, this paper turns to Louise M. Rosenblatt’s transactional reader response theory and Roland Barthes’ notion of the death of the author as critical frameworks for rethinking originality and the development of a text or song’s afterlife. This paper considers a different way of thinking about the relationship between readers, “original” texts and songs, and their derivative works, and goes on to suggest that Anglo-American readers would do well to take a more critical perspective on the process of translation.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0140,015
Communication savante0,0110,015
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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