Nadsat in translation: A Clockwork Orange and L’Orange Mécanique
Notice bibliographique
Résumé
Anthony Burgess’s 1962 novella A Clockwork Orange is one of the most popular speculative works of fiction of all time, having been translated over fifty times into more than thirty different languages. Each translator of this work is faced with the challenge of adapting Burgess’s invented anti-language, Nadsat, into their target language. Some translations have managed this more successfully than others. The French translation, by Georges Belmont and Hortense Chabrier, L’Orange Mécanique (1962/1972) is considered particularly successful and remains the standard French translation nearly 50 years on. Previous studies have remarked on the creativity shown by these translators in reconstructing Nadsat in the target language. However, previous work has not closely analysed the consistency that Belmont and Chabrier brought to this task. In this paper, we use corpus linguistics methodologies to examine the construction of French-Nadsat, and compare it to the Nadsat presented in the source text. We identify six categories of French-Nadsat, all of which are in some way analogous with categories identified in English-Nadsat. We then employ corpus techniques which demonstrate the high level of consistency that Belmont and Chabrier used in their translation to ensure that the lexical distinctions present in English-Nadsat are largely preserved in the translation. This paper thus demonstrates the value of corpus methodologies in investigating the consistency of translations of creative texts where a third “language” (L3) is present, an approach that is largely lacking in previous work on the translation of this novel into other languages.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».