Interaction Between Gender and Translation (1995-2022): A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Although the link between gender and translation has been recognized and reaffirmed, research on the interaction between them remains fragmented. This study aims to examine the research foci of the interaction between gender and translation. Specifically, it brings these insights together to identify opportunities for future research. A systematic literature review was conducted based on the PRISMA 2020 statement. This review includes 50 journal articles indexed in Web of Science (WoS) and Scopus databases ranging from 1995 to 2022. The synthesis identifies five main topics of the impact gender has on translation: (a) gender affiliation of translators/interpreters; (b) LGBTQI (lesbian, gay, bisexual, transgender and queer) identities; (c) sexuality of characters; (d) feminist and patriarchal ideologies; and (e) cultural gender conventions, as well as four topics of the impact of translation on gender: (a) gender (stereotypical) portrayals of fictional characters; (b) gendered language and meanings; (c) LGBTQI identities; and (d) LGBTQI ideologies. The results support the interplay of translation and gender issues. While the impact of translation on gender and vice versa is largely constant across studies, there are differences in how translation affects gender and vice versa. Moreover, various reasons have been highlighted to elucidate the intricacy of the interaction. This review also offers suggestions for further research on this topic, as well as potentially provides implications for interdisciplinary translation studies.
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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 | 0,043 | 0,124 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,032 | 0,036 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».