Genderová slepota, citlivost, nebo provokace? Polohy a možnosti překladu
Notice bibliographique
Résumé
Explaining which circumstances, influences and phenomena enter into the gender of a text, the paper considers the conditions of its translatability. In the first part, examples of English-Czech translations of non-literary and literary texts are chosen for discussion. It is argued that even texts with a feminist potential, i.e. texts in whose themes and forms gender issues are highlighted as an apparent result of the author’s political intention or imaginative work, can lose this potential in the process of being translated into Czech. This is the case in the work of translators who are blind to gender manifestations in the text, and/or who suppress the gender of the translated text in accord with the cultural, textual, and language norms of the target (Czech) culture. In contrast with the quite frequent “gender blindness” of Czech translators, the article in its second part discusses the provocative concepts and approaches of Feminist Translation – a critical discourse and translation practice with its roots in the 1970s Québec. Though a few Czech translations are close to Feminist Translation, the main benefit of introducing it into the Czech milieu is to make the gender of a text an issue, and to work for its acknowledgement through small concrete steps.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».