Manipulation of translation in hard news reporting on the Gulf crisis: combining narrative and appraisal
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the manipulation of translation for propagandistic purposes in the Gulf crisis, which has led to the economic blockade of Qatar since June 2017. It focuses onAl-Ittihad, an Arabic daily newspaper owned by the United Arab Emirates. The data under analysis is extracted from a hard news daily section thatAl-Ittihadhas dedicated to Qatar since the outbreak of the crisis. Combining Narrative Theory with the Appraisal Framework provides an insightful account of the ideologically motivated manipulation and weaponization of news translation. Going beyond the reductive claim of domestication in News translation studies, this dual theoretical approach allows for further articulation of the socio-political context with translation strategies, by combining macro- and micro-analysis. This approach also uncovers the workings of propaganda inAl-Ittihad’s translational news reporting. From the transediting of foreign attributions to the intersemiotic design of the newspaper’s layout, translational news reporting involves embedding personal and shared narratives into the micro- and macro-levels of the hard news section to construe a negative evaluation of Qatar. Behind a façade of detachment and neutrality, hard news reports and the translation on which they rely feed into the propagandistic discourse of hawkish parties.
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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 | 0,038 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,012 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».