A landscape of shifting identities amid urban invasion: Tamara Duda’s novel Daughter through a translation lens
Notice bibliographique
Résumé
In the environment of Russia’s ongoing war against Ukraine, literary translation acquires critical significance as a way to get Ukraine’s narratives of destruction and urbicide across cultural and political borders. This article will focus on Daisy Gibbons’s 2021 translation of Tamara Duda’s 2019 novel Daughter, set in the Eastern Ukrainian city of Donetsk, to examine the translator’s project of reconstructing the complex interplay of Eastern and Western Ukrainian identities embroiled in the narrative of crawling occupation. Daughter tells the story of Russia’s 2014 invasion of Donetsk, dissecting the city’s fragmented identity along cultural and linguistic divides and exploring internal tensions and propaganda-fueled conflicts leading to its eventual downfall. The storyline adopts the female protagonist’s insider/outsider perspective, tracing her gradual evolution from an invisible observer to a fearless insurgent fighting for the survival of her unravelling home. The analysis will centre on the translator’s approach, which combines textual and paratextual techniques to highlight the processes of division and destruction – with their transformative impact on the urban space – and to enter into a visible dialogue with the narrator/protagonist’s voice to amplify and reinforce its distinctly pro-Ukrainian perspective.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».