Proper Names in the Lithuanian Translation of\nYann Martel’s <Life of Pi>
Notice bibliographique
Résumé
Proper names which are rendered by various methods are found in many works of Canadian literature, \nrecently translated into Lithuanian. In this paper, I analyze one of these, Yann Martel’s . \nProper names are an important object of literary onomastics; they are important for translation \nmethodology as well. A translator should be aware of the motivation of the original text and the author’s \nidea in order to select a rendering method which reflects best the onomastic level of a piece. In fiction, it is \nnecessary to single out the names of existing places which have an established tradition in Lithuanian and \nare used in various texts (e.g., 'Kvebekas' [Quebec], 'Torontas' [Toronto]); moreover, names and family \nnames of real historical, cultural, or political personalities (e.g., 'Šekspyras' [Shakespeare], 'Bodleras' \n[Baudelaire], 'Kenedis' [Kennedy]) or real anthroponyms which are not related to a particular person \n('Džeinė' [Jane], 'ponas Raitas' [Mr. Right]) should be taken into consideration. A completely different case \noccurs with proper names created by an author. Such systems of proper names should also be reflected \nexactly in a translation. For translators of fiction texts, it is very important to grasp and properly apply the \nrules for rendering proper names in order for the original not to suffer and for a reader to easily understand \nthe sense of proper names in a text.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».