Translating Multilingual Texts: The Case of “Strictly Professional” in Killing Me Softly. Morir Amando by Francisco Ibáñez-Carrasco
Bibliographic record
Abstract
Abstract: In a growing multilingual literary world, translators have found themselves challenged by literary texts that mix two or more languages in their desire to express a bilingual reality inherent to a particular group of individuals. The most common representation of this mixing of linguistic codes is code-switching (CS), which in most translations becomes inexistent through a change of register or other strategies that tend to efface the presence of this phenomenon in the translated literary text. The purpose of this paper is to examine the strategies proposed by scholars and translators for the translation of code-switching and eventually propose a translational strategy that will preserve the phenomenon of CS in the translation, namely in the story "Strictly Professional" written by Chilean-Canadian author Francisco Ibáñez-Carrasco. This strategy aims at creating a parallelism between the source text (ST) and the target text (TT) in terms of its aesthetics, which will allow for a more active participation of the receiver of the TT and will reveal the otherness of the ST included in the CS. Key words: Translation, Literary Translation, Code-Switching, Multilingualism, Queer Literature, Francisco Ibáñez-Carrasco. LA TRADUCCIÓN DE TEXTOS MULTILINGÜES: EL CASO DE “STRICTLY PROFESSIONAL” EN LA OBRA KILLING ME SOFTLY. MORIR AMANDO DE FRANCISCO IBÁÑEZ-CARRASCO Resumen: En un creciente mundo literario multilingüe, los traductores han encontrado desafíos en los textos literarios que mezclan dos o más lenguajes con el deseo de expresar una realidad bilingüe inherente a un grupo particular de personas. La representación más común de la mezcla de códigos lingüísticos es la alteración de códigos (AC), la cual se pierde en la mayoría de las traducciones debido al cambio de registro u otras estrategias que tienden a enfatizar la presencia de este fenómeno en el texto literario traducido. El propósito de este artículo es examinar las estrategias propuestas por académicos y traductores para la traducción de la alteración de códigos y eventualmente proponer una estrategia traductora que mantendrá el fenómeno de la AC en la traducción, concretamente en el cuento "Strictly Professional" del autor chileno-canadiense Francisco Ibáñez-Carrasco. El objetivo de esta estrategia es crear un paralelismo entre el texto fuente (TF) y el texto meta (TM) en términos de su estética, lo que permitiría una participación más activa en la recepción del TM y revelaría la alteridad del TF incluido en la AC. Palabras clave: Traducción, Traducción literaria, Alteración de códigos, Multilingüismo, Literatura homosexual, Francisco Ibáñez-Carrasco. LA TRADUCTION DE TEXTES MULTILINGUES: LE CAS DE “STRICTLY PROFESSIONAL” CHEZ KILLING ME SOFTLY. MORIR AMANDO PAR FRANCISCO IBÁÑEZ-CARRASCO Résumé : Dans un monde littéraire multilingue grandissant, les traducteurs se sont trouvés défiés par les textes littéraires qui mélangent deux langues ou plus afin d'exprimer une réalité bilingue inhérente à un groupe particulier d'individus. La représentation la plus commune de ce mélange de codes linguistiques est l'alternance du code linguistique (code-switching, CS), qui dans la plupart des traductions devient inexistant dû au changement de registre ou à d'autres stratégies qui ont tendance à effacer la présence de ce phénomène dans le texte littéraire traduit. Le but de cet article est d'examiner les stratégies proposées par spécialistes et traducteurs pour la traduction de l'alternance du code linguistique et de, finalement, proposer une stratégie translationnelle qui maintiendra le phénomène du CS dans la traduction, dans le conte « Strictly Professional » écrit par l'auteur Chilien canadien Francisco Ibáñez-Carrasco. Cette stratégie vise à créer un parallélisme entre le texte source (TS) et le texte cible (TC) du point de vue de son esthétique, qui tiendra compte d'une participation plus active du récepteur du TC et révélera l'altérité du TS incluse dans le CS. Mots clés : traduction, traduction littéraire, alternance du code linguistique, multilinguisme, littérature homosexuelle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.023 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".