The Translatability of Metaphor in Eliot’s The Waste Land: A Comparative Approach
Notice bibliographique
Résumé
There is an obvious gap in studying the translatability of metaphor in modern English poetry, particularly in Eliot’s The Waste Land. Furthermore, it is observed that most previous studies about metaphor are in and for English, and only few ones have tackled the translatability of metaphor into another language. However, the current study aims to explore this phenomenon in Eliot’s The Waste Land and three of its Arabic translations. All metaphors of The Waste Land and its three translations are identified, studied and classified into juxtaposed tables to facilitate the comparative process. Then, an assessment of each translation is made to be compared to the original text and the other translations. This comparison aims at identifying the translatability of metaphor in The Waste Land, the most and least used strategy and how the three translators have dealt with the original text. The study also shows that the three translators could translate most of Eliot’s metaphors into Arabic analogous metaphors; Lu’lu’ah uses this strategy the most and Raghib the least. Furthermore, the strategy of paraphrasing the metaphor is used more than the second one (11 cases). Finally, this study suggests three recommendations for further upcoming studies. The first one is: Conducting a comparative study on using metaphor in the spoken languages or dialects of two different societies (the Jordanian and British, for instance). The second is: Exploring this phenomenon in students’ everyday language; and the third is: Investigating the ability of English language students in rendering metaphor from English into Arabic.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».