Qué, quién, dónde, cuándo, por qué y cómo: las retraducciones de Moby-Dick en España
Bibliographic record
Abstract
Este artículo aborda la retraducción de obras literarias desde una perspectiva teórica y práctica. Con el fin de establecer los principios teóricos que se van a emplear en el estudio, se desarrollan las seis variables textuales y contextuales propuestas por Alvstad y Assis (2015), basadas en el tradicional enfoque de las «Five W´s and One H», que ayudan a analizar en diferentes niveles traductológicos externos e internos las retraducciones que se quieren estudiar. Se establece pues qué es retraducción, quién retraduce y cuándo, dónde, por qué y cómo se retraduce. A continuación, se estudia y se coteja cada uno de esos seis criterios en las retraducciones publicadas en España de Moby-Dick (1851), de Herman Melville, obra que ha sido retraducida en dieciocho ocasiones desde que apareciera la primera versión en 1940. Los análisis de cómo las seis variables seleccionadas para este estudio actúan en las diferentes retraducciones de esta novela permiten, por una parte, conceptualizar y sistematizar el fenómeno de la retraducción; y, por otra, aportan a este estudio datos relevantes sobre la recepción y el impacto literario de Moby-Dick en España a través de estas dieciocho versiones aparecidas en ochenta años.
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 | 0.006 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".