Notice bibliographique
Résumé
This article will focus on communities which translate and communities which are translated, with an emphasis on the often unintended, unexpected, and unwanted effects of translation. Beginning with the scepticism – ‘hostility’ would perhaps be a better word – shown by Augustine towards Jerome’s undertaking to produce a new Latin translation of the Old Testament based on the Hebrew text rather than the Greek version of the Septuagint, and from there moving on to Mark Fettes’s discussion (in In Translation) of the reception of the translation into English of Haida myths by the Canadian poet Robert Bringhurst, as well as to the translation, also into English, of literary texts in Oriya, one of the national languages of India, I will draw attention to what, in these cases at least, has been perceived by some – usually those left out of the process of translation – as the danger or violence of translation. Given such a negative perception of translation, generalized in the Italian adage traduttore traditore, the question arises as to how this translation effect can at the very least be reduced, if not eliminated entirely, and how the “community with foreign cultures” that Lawrence Venuti writes of in “Translation, Community, Utopia” can come into being. A collaborative approach to translation involving participants from both source and target, foreign and domestic cultures – a new community of translators – will be put forward as a possible solution
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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 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,247 | 0,117 |
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 ».