Pre-Translating Process in Literary Text
Notice bibliographique
Résumé
Literary translation represents a crucial sub-field of Translation Studies. This sub-category has inadvertently spurred researchers and academics to unleash practical and theoretical controversies. It involves transferring canonical literary genres into different languages and cultures. While the genres themselves may not stem from similar experiences or similar perceptions of the world, they share the same concern of addressing cultural, historical, philosophical, and religious innermost thoughts of the people and countries they represent. Thus, if these various genres are not properly repainted in a different language and culture, many of the finest pieces of literature produced by well-known writers will remain beyond reach and/or lost. This paper attempts a translation assessment of the Arabic oriental mythology of Sindbad al-Rahhal at the extra-textual level translates into English as Sindbad and the Sailor. It, therefore, applies Nord’s Model (2005) and compares the Arabic version of the story with its English counterpart as traversed from the East to the West by Malcolm C. Lyons (2008) in order to examine the extra-textual factors of the ST and TT. Eventually, this will invite discussion in this paper on issues such as background knowledge, literary expertise, and cultural knowledge as essential factors for translators before they embark on their mission. The results of the current study reveal that Nord’s Model (2005) is applicable to the ST and TT.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 ».