Notice bibliographique
Résumé
This article describes and evaluates a co-authored translation of France Prešeren’s “Sonetni venec [A Wreath of Sonnets]” (1834), which has been translated once before into English, namely by Vivian de Sola Pinto in 1954. Having sketched the background to the undertaking, the author describes the structure of “Wreaths of Sonnets” in general and mentions some examples from English literature. He then places “Sonetni venec” in Prešeren’s oeuvre. Next, he exemplifies two other translations of “Wreaths” into English (one from Danish, the second from Czech). Most of the article is devoted to the strategy employed in this latest undertaking, a very complex and challenging one. Three particular problems had to be solved, given that the aim was to produce a translation that, formally, would be as close near feasible to the original. The first involved metre: Prešeren’s original was in iambic pentameters with feminine rhymes in line-finals; the translators chose to reject feminine rhymes, and their reasons are provided. Second, which particular frequently-recurrent rhymes would be chosen, given that one had to occur 24 times and another 18 times? This choice, also, is described. Third, Prešeren’s original has an acrostic in the Master Theme: we decided to attempt one in our version. The whole evaluation, which is some details compares this translation with the one by Pinto, is limited to an extremely formal framework.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».