A Study on the Translation of Culture-Specific Items in Character Depiction in the English Version of Pu Songling’s Liaozhai Zhiyi
Notice bibliographique
Résumé
The characterization through literary translation is crucial to the international dissemination and reception of literary works. Nevertheless, the research on the translation of character depiction in Liaozhai Zhiyi greatly falls behind other translation themes of Liaozhai Zhiyi. This study is intended to explore the translation of culture-specific items (CSIs) in character depiction in Liaozhai Zhiyi from Chinese to English, within the framework of character’s three dimensions: physiological, sociological and psychological. This study reveals the shifts in the characterization by investigating translator’s strategies, and the significant integration of CSIs and character depiction. The findings demonstrates that the translator’s choice of strategies influences the rendering of character depiction. It is found that the character depiction in the original text of Liaozhai Zhiyi is more mysterious, whereas in the translated text, it seems to possess a stronger sense of intimacy. This study suggests that translators thoroughly consider the culture-specific elements in character depiction, and take into account the combination of multi-strategies. It is hoped that this study contributes to the research field of character depiction translation in Liaozhai Zhiyi, and sheds light on the translation of ancient Chinese classics.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».