'Maman' or 'Mother': A Closer Look at Word Choice in Translations of Albert Camus’ L’Étranger
Notice bibliographique
Résumé
When the topic of French literature comes up, Albert Camus’ L’Etranger is one of the first novels that comes to mind. As one of the most translated novels worldwide, L’Etranger has global reach and continues to be one of the most influential French novels on the absurd. In translation, one of the key issues has to do with the translator’s word and language choice. A controversial, and often discussed, example is the first sentence of the novel. The first sentence has the ability to shape, and even change, the reader’s perspective. By analyzing and comparing Camus’ original French text to Stuart Gilbert and Matthew Ward’s respective English translations, we see how Gilbert and Ward’s choice of “Mother” versus “Maman” has an affect on the reader’s perception of the main character Meursault. Inspired by Venuti’s idea of the translator’s invisibility, by bringing the focus to the translator’s decision, we better understand why each translator selected a different word in translation. Acknowledging Gilbert and Ward’s role as a translator within the text provides a more active and inclusive voice that justifies their decisions instead of ignoring them. The reader then understands how Meursault is read differently across the three versions.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».