Translation and Adaptation Studies: More Interdisciplinary Reflections on Theories of Definition and Categorization
Notice bibliographique
Résumé
This paper discusses how theories of definition and probabilistic theories of categorization could help distinguish between translation and (literary film) adaptation, and eventually between translation (TS) and (literary film) adaptation studies (LFAS). Part I suggests readopting the common parlance definition of “translation” as the accurate rendition of the meaning of a verbal expression in another natural language, and “adaptation” as change that leads to better fit. Readopting these common parlance definitions entails categorical implications. The author discusses three parameters: whereas “translation” represents an invariance-oriented, semiotically invested, cross-lingual phenomenon, “adaptation” refers to a variance-oriented phenomenon, which is not semiotically invested, and entails better fit. Part II discusses how theories of categorization could help distinguish between TS and LFAS. The study of the disciplinarization of knowledge involves epistemic and socio-political conditioners. This section concludes that medium specificity, i.e., the linguistic versus lit-film paradigm, plays a major role in separating TS from LFAS. Another player that deserves more attention is the Romantic as opposed to the Classicist value system.
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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 | 0,024 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,093 |
| Communication savante | 0,015 | 0,036 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».