From Spaghetti-O's to Osso Bucco: Francophone Translations of Suburban America
Notice bibliographique
Résumé
The computational affordances of digital tools and methods have enabled new avenues of research in translation studies, allowing scholars to examine translation decisions at scale through the creation and analysis of parallel corpora. This paper will focus on multiple French translation of Ann M. Martin's series, The Baby-Sitters Club. This series, featuring a club of teenage girl entrepreneurs committed to providing quality childcare at affordable rates in the suburban Connecticut of the late 1980's through 1990's, is full of cultural references to US middle-class life at the time. Of the over 200 volumes published between 1986 and 2000, 85 books were translated for young readers in Quebec, between 1991-1996. Between 1990 and 1993, 22 books were translated into French in Belgium, and a publisher in France also translated 53 books between 1997 and 2003. This paper uses named-entity recognition (NER) and translation alignment to map the boundaries of localization translations, with an emphasis foods. We use the Bleualign sequence alignment tool to align the three French translations and the English original. We have trained a SpaCy NER model to identify food in English, and will use the aligned corpus of translations to train a comparable model for French. By compiling lists of correspondences and divergences across the translations, we will be able to more clearly articulate what kinds of places and foods challenged the translators' imaginations to a point where they had to be imported directly as "foreign" elements. This paper will contribute to the broader field of DH by offering annotated children's literature as a ground truth source for NLP model training (in a manner compatible with current copyright law in the US, see Bamman et al. 2019), by serving as a case study for the use of DH in translation studies, and as a step towards further research on the effects of localization in the global flow of popular culture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 tête enseignante, 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 ».