A Translation Analysis of Nursery Rhymes in the English Version of The Straw House Based on Relevance Theory: a Cognitive Approach
Notice bibliographique
Résumé
The Straw House (草房子) written by Cao Wenxuan (曹文轩) had encountered overseas coldness before the writer won the Hans Christian Andersen Award in 2016. Such a phenomenon has been attributed to three main reasons: copyright agents, translation challenges, promotion and review of social media. Taking the translation of five nursery rhymes as the research object which play a vital role in the English version of The Straw House , this study analyzed and explored the translation approaches of those nursery rhymes adopted by Sylvia Yu, Julian Chen and Christopher Malone. Through case analysis, a concrete analysis was made of the translation methods of the nursery rhymes, contrasted with the Chinese Mother Goose Rhymes by Isaac Taylor Headland, a book of similar genre. Based on Relevance Theory, a discussion of advantages and disadvantages of the translations was made before solutions were put forward to the translation problems which led to the failure to communicate the author’s intention to the target readers. It was found out that despite the attention to the reproduction of the original content by using literal strategy, the translation ignored the individual characteristics, contextual functions and the role in emotional expression that nursery rhymes play. In this process, the separation of the original information intention and communication intention, the loss of contextual presupposition and implication all resulted in the absence of relevancy which fails the communication. Based on the identified translation problems, some solutions were proposed. It is hoped that these solutions will bring inspirations to the translation of nursery rhymes in children’s literature.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».