The Specifics of Translating Poetry. The Study of the Specifics is Based on the Material of the English and French Languages
Notice bibliographique
Résumé
The work of René Char remains poorly studied in Ukrainian literary criticism, and there are few translations published. In this paper, attempts were made to translate some of René Char's poems from the poetry collection "Fureur et mystère" (Rage and Mystery), which is central to his work. The analysis points out both the advantages and disadvantages of the translators' work. The intertextual connection between the poems "Allégeance" and "Allégement" is revealed and its importance for the interpretation of both texts is shown. This overlap was not shown in the translation. Ways were found to convey this connection within the poem itself, but the option of conveying it in the title was suggested. Some general difficulties that may arise during translation are identified, related to the transmission of rhythm, meter, graphics of the poem, syntax, as well as the figurative component of René Char's poetry. It has been established that the hermeticity of his poems is absolute: interpretation requires knowledge of the historical, cultural, and biographical contexts, as well as an in-depth familiarity with other poems by Char. However, the latter condition cannot be fulfilled by foreign-language readers. As we have discussed above, his works lack translations. So far, no translation of the entire book of poems has been made, and translators (including us) are working on translations selectively. Thus, in the course of our work, we discovered problems related to the translation of René Char's poems. In our translations, we tried to convey the original text with maximum accuracy, although this was not always possible. Considering the difficulties reflected in our comments on the translations, translations of other poems may be performed.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».