An Eco-translatology approach to investigating the translation of comics: Case study of The Sayings of Zhuangzi
Notice bibliographique
Résumé
Featuring the interplay of verbal and visual content, the translation of comics has received theorists’ attention in recent decades. To shed new light, this study analysed the translation of comics from a new perspective, namely Eco-translatology. Selecting 自然的簫聲：莊子說 [The Sayings of Zhuangzi: The Music of Nature] and its English translation, The Sayings of Zhuangzi: The Music of Nature, as the research texts, this study conducted an in-depth analysis and obtained three major findings: (1) the translators have professional knowledge and expertise to process the comic book appropriately, (2) the target ecosystem shares a similar composition and creates the same effect as the source at the micro- and meso-levels and (3) the target ecosystem is constructed in a composition that attains harmony and interaction at the macro-level. Amplification, reduction/omission and literal translation are the three most-adopted coping strategies to achieve linguistic and cultural transformation, whereas the inclusion of an introduction and the use of footnotes fulfill communicative transformation. This paper argues that translators attach the utmost importance to the “comprehension of stories,” followed by “space constraints,” “fluency of translation,” and “faithfulness to the original meaning.”
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,012 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».