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Enregistrement W3048775975 · doi:10.21992/tc29486

Effect of Previous Translations on Retranslation: A Case Study of Russian-Dutch Literary Translation

2020· article· en· W3048775975 sur OpenAlexvenueno aff
Piet Van Poucke

Notice bibliographique

RevueTranscUlturAl A Journal of Translation and Cultural Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsStyle (visual arts)ParatextLiterary translationTarget cultureOrder (exchange)Translation studiesLiteratureSource textComputer scienceTarget textHistoryPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As Outi Paloposki and Kaisa Koskinen (2010) correctly stated in their article on the “fine line between retranslating and revising”, the exact relationship of a text with the previous translation(s) cannot always be determined, even if the most recent translation is presented (in the paratext to the edition) as a ‘retranslation’, ‘re-edition’ or ‘revision’. Indeed, in practice the “labels” of “(re)translation, (…) revisions, adaptations and retellings” are “hard to separate and cover different contents” in different circumstances (Van Coillie 2014). In this paper I will try to study the effect of a first or previous translation on the process of retranslating. In order to do that I will compare a number of literary translations with their predecessors. Literary translations are specifically chosen here because they are probably more often retranslated than other types of texts. Moreover, the style of the translated text is presumably more important than for other genres, which allows me to mutually compare the translations not only at lexical and syntactic, but also at stylistic level. In order to visualize the effect of a previous translation on a retranslation I will compare a number of Dutch translations of Russian literary works with their retranslations. On the one hand, I will compare three recent retranslations with older translations of the same work, ordered and published by the same publishing house, and explicitly announced to the reader as a ‘refreshed’ and reworked translation of the previous one. In these particular cases the retranslators were fully aware of the existence of another translation and the explicit reference to ‘retranslation’ virtually forced them to use the previous translation as a starting point. In order to avoid the influence of (1) the changing translation strategies throughout time, and (2) the possible idiosyncratic peculiarities of the specific translation strategy of one particular (but not representative) translator, I will use translations made by three different translators and published in approximately the same period. On the other hand, I will investigate two Dutch translations of the same Russian literary work, that were made independently from each other and were published virtually on the same day, as the translators were unaware of each other’s translation effort. In this case the ‘previous’ (the term is not really applicable in this case) translation could not have had any effect on the ‘retranslation’, which makes it an interesting case to compare with the three genuine ‘retranslations’. Special attention will be drawn to the differences in the translator’s decisions at lexical, syntactical and stylistic level. More specifically, the analysis will include a quantitative and qualitative approach. I will establish the amount of overlap in lexical, syntactical and stylistic choices in the four pairs of texts, and will try to find whether the retention or substitution of certain terms and linguistic features can be explained.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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