Lost (and Found) in Translation: Evaluating English translations of Mulan Shi
Notice bibliographique
Résumé
The classical Chinese poem Mulan Shi has been translated many times into different languages and adapted to different media. Drawing upon Sonesson’s definition of translation as a double act of communication and combining it with concepts from narratology and translation theory, we develop a framework comprising three levels of translation resemblance: (a) between the structure and content of the source and target texts, (b) stylistic resemblance, and (c) pragmatic resemblance, concerning the impacts of the texts upon respective audiences. We compare five English translations of the poem, selecting the one by Arthur Waley from 1923 for detailed scrutiny. We triangulate between a first-person, second-person and third-person methods, leveraging our intuitive grasp of languages and cultures, and measures of different aspects in the source and target texts. To be able to assess pragmatic resemblance we conducted a survey with 20 participants from each cultural/linguistic group (Chinese and Western English speakers), asking for interpretations and evaluations of key aspects of the poem. The findings were that the target text exhibits high resemblance with respect to narrative structure but moderate resemblance on content due to some key omissions and substitutions. The stylistic resemblance was also moderate, while the pragmatic was considerable, with similar assessments in the two groups, though with different proportions.
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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 | 0,017 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».