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Enregistrement W2977466794 · doi:10.29228/ijla.38223

DIFFICULTIES AND CHALLENGES OF LITERARY TRANSLATION THE TRANSLATION OF SOME CULTURAL ELEMENTS IN THE STORY OF "ARABIC AS A SECRET SONG" BY NOVELIST LILY SPAR AS A MODEL

2019· article· en· W2977466794 sur OpenAlexaff
Saber Oubiri

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Language Academy · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArabicLiterary translationSparLiteratureTranslation (biology)LinguisticsArtHistoryPhilosophyEngineeringGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Catford defines translation by saying, "It is a process of languages where one text in one language is replaced by text in another" (our translation).In general, we can distinguish between two types of translation: scientific translation and literary translation.Both types are problematic, but the translation of the literary text raises distinct problems because the literary text itself has characteristics that distinguish it from other texts, including, but not limited to: the control of expressive function, suggestive power, multiple meanings and plurality of interpretation (Muhammad Jaber, 2005).This paper examines the difficulties and challenges of literary translation.The study deals with the translation of some elements of culture by analyzing the translation of the story of the novelist Lili Spar, translated from French into English entitled: L'Arabe comme un chant secret.We also study the methodology of translation or translation strategy adopted by the translator Skyler Artes (Skyler Artes) to overcome the difficulty of translation of literary text charged with cultural elements.In his book, Translation, Rewriting and the Manipulation of Literary Fame, André Lefevere provided an accurate analysis of the cultural and social factors that dominate the translation process.He stated that it was the ideology and literary style found in the original text when translating.We seek to identify the difficulties and challenges faced by the translator when confronting the translation of literary texts and the means that can be followed to overcome such difficulties by asking the following questions: What are the characteristics of the literary text and what are the difficulties of literary translation?What translation strategy or theory can the translator follow in order to overcome these difficulties?What are the conditions to be met in the literature translator?

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)0,081
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,160
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0810,160
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0170,062
Communication savante0,0250,026
Science ouverte0,0050,014
Intégrité de la recherche0,0100,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
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
Publié2019
Routes d'admission1
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