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Enregistrement W3182228356

한국 젠더 번역 사례 연구 - The Awakening 번역을 중심으로

2015· article· ko· W3182228356 sur OpenAlexaboutno aff
마승혜

Notice bibliographique

Revue통번역학연구 · 2015
Typearticle
Langueko
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranslation (biology)PublishingLinguisticsTranslation studiesSociologyGender studiesPsychologyPolitical scienceLawPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gender translation in Korea is known to be relatively passive or conservative compared to that in western countries, especiallyCanada. The claim about gender translation in Korea, however, has not yet been substantiated with specific grounds; therefore, this paper first introduces previous cases of feminist translation and strategies employed in feminist translations mostly in Canada and compares them with the detailed expressions and strategies applied in the case of gender translation in Korea. The texts selected for the analysis and comparison are the translations of The Awakening by Kate Chopin, an American feminist writer. A translation carried out under the intention of emphasizing a woman character's challenging spirit or resistance and the other translation that intended to be faithful to the source text are compared thoroughly to shed light on the specific strategies and adjustments in the gender translation. The analysis results substantiate the previous claim that the gender translation in Korea is relatively passive or conservative, which is mostly author-centered rather than translator-centered. Finally this paper seeks to unravel the reasons behind the rather passive and author-centered translation, which are associated with the insufficient pool of readers who are willing to accept radical or aggressive feminist translations and the status of translators in translation for publishing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,007
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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.

Tête enseignante Opus0,150
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,154 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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