Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plays on words , humorous or not, pose serious challenges to the translator, as Dirk Delabastita (1997) , among many others, has stated. Self-translators know the intended communicative effect behind the puns, giving them a privileged perspective regarding their translation. This is the case with author Nancy Huston, born in 1953 in Alberta, Canada, and residing permanently in France since 1973. She started using self-translation consistently after discovering she could thereby improve her work, which regularly includes wordplays. This work looks at puns from two of her earlier self-translated novels, comparing Huston’s English and French version to see how she deals with the complexity they entail. Following Delabastita’s typology of puns ( 1996 : 128, 2014 : 604), Huston’s puns are both vertical and horizontal wordplay, display paronymy and homophony as well as many more aspects. This chapter comments on cases of pun-to-pun translation, pun-to-alliteration, pun-to-no pun, etc. Huston herself claims she desires the two versions to be as alike as possible ( Mi-Kung YI, 2001 ), and this article aims at confirming this.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,073 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».