When Deciding to Translate Means Risking Your Reputation: How an American Translator Became a “Spy,” and a Chinese Author, an “Enemy from America”
Notice bibliographique
Résumé
While research on the role of translation in society largely focuses on the reception of translated texts, this article calls for a closer look at the decision to translate. It proposes that, on a micro-level, the decision to translate, in the context of an ideological and political conflict, has the potential to subvert the image of authors and translators as perceived by certain groups of people. It reveals how opinions regarding translators and authors are often a product of ideological stances rather than widespread reading of either the authored text or its translation. In this case, it is not a collective reading of the translation itself that sways the perception but, rather, a political “reading” of the translator’s and author’s respective images, which consequently influences their reputation within these groups. This article investigates the translation of a “diary” that recorded events during the Wuhan lockdown (January-April 2020) and garnered much attention on Weibo, China’s largest social media platform. Comments shared on Weibo about the author, Wang Fang, also known as Fang Fang, and the American translator, Michael Berry, were significantly different before and after the publication of Berry’s translation, intitled WuhanDiary. By examining a sample of Weibo users’ reactions, the article seeks to understand the rationale behind the changing perceptions of the author’s and the translator’s image. It argues that Berry, through his decision to translate, comes to be perceived by Weibo users as a “spy,” while Fang Fang, having given her consent for her “diary” to be translated, is then perceived as an “enemy from America.” Translation is thus seen to play a significant role in subverting both an author’s and a translator’s reputation at the micro-level.
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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 | 0,010 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,015 |
| Communication savante | 0,015 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».