Shifts of agency in translation: a case study of the Chinese translation of Wild Swans
Notice bibliographique
Résumé
This paper calls for a reconsideration of transitivity as a useful analytical tool in descriptive translation studies, especially for the investigation of the translation of agency. Transitivity is the ensemble of lexico-grammatical resources that “represent reality in language” (Eggins 2001/2005: 206). Such choices in translation have been usefully explored by a number of translation scholars with a strong orientation towards Systemic Functional Linguistics (SFL), although there has not been much recent scholarly interest within the wider community of translation studies (TS), perhaps due to the perceived complexity of SFL’s analytical framework. This paper returns to transitivity analysis for its continued relevance to TS, especially for those interested in uncovering the way agency, ideology, characterization and narrative are manifested in text. This paper incorporates new linguistic methodologies of analysing transitivity in combination with additional linguistic systems of voice, theme, and modality because this combination allows for a more holistic view of transitivity. Focusing on the translation of Mao’s agency at the beginning of the Cultural Revolution in Chang’s politically volatile autobiography,Wild Swans, it has found dramatic shifts in the characterization of Mao in the Chinese translation by Pu Zhang, published in Taiwan, which alters the overall narrative. This paper proposes a categorization of equivalences and shifts of linguistic agency based on a text-based analysis, thus contributing to a more systematic categorisation of the translation of agency.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,009 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».