Reconstructing collaborative (self-)translations from the archive: The case of Samuel Beckett
Notice bibliographique
Résumé
When literary authors translate their own work, they sometimes collaborate with other writer-translators. While such “collaboration” is often acknowledged on the title pages of the resulting publications, the nature of each joint venture is typically very different in practice. Surviving archival traces often allow for a more detailed reconstruction of the varying working methods that were adopted for every co-translation, but it would be naïve to assume that even the most completely preserved record will make it possible to conclusively identify the function of every participant in the creative process. In this article, we will combine genetic criticism and genetic translation studies on the one hand, with microhistorical and social approaches to translation on the other, as complementary methodologies to further investigate the understudied notion of collaborative (self-)translation. By using as our test case the extant draft versions and other related materials that document the collaborative relationships between Irish bilingual author Samuel Beckett and his co-translators in French, English and German, the purpose is to show that a process-oriented and interdisciplinary approach to translation can help overcome some of the challenges and limitations presented by digital editions and archives such as the Beckett Digital Manuscript Project (BDMP).
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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 | 0,016 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,031 |
| Communication savante | 0,014 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».