Literary Translation behind Bars in the Late Soviet Union: Contextual Voices of Vasyl' Stus and Ivan Svitlychnyi
Notice bibliographique
Résumé
Translation in captivity is nothing new, nor is it restricted to a particular place or historical period. However, this social and cultural phenomenon is marked by a far more frequent occurrence in totalitarian societies. This article examines the practice of literary translation in Soviet labour camps, where, as a result of political repression, Ukrainian scholars, writers, translators, and lexicographers (aka prisoners of conscience) constituted a large part of the incarcerated population. The fact that translation activity thrived behind bars despite brutal and dehumanizing conditions testifies to the phenomenon of cultural resistance and translators’ activism, both of which deserve close scholarly attention. This study provides insights into practical, historical, psychological, and philosophical aspects of translation in extreme conditions. It seeks answers to the questions of why prisoners of conscience felt moved to translate, and how they pursued their work in situations of extreme pressure. Through the lens of translation in prison, the article offers a wide perspective on the issues of retranslation, pseudotranslation, translation editing, text selection, and the functions of literary translation. The focus of the paper is on Soviet Ukraine in the 1970s-80s, when a wave of political repressions led to the appearance of a new generation of prisoners of conscience. Case studies of Vasyl' Stus and Ivan Svitlychnyi are discussed, drawing on their letters during the incarceration period and the memoirs of their inmates.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,028 | 0,025 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».