Una voce originale nella narrativa canadese contemporanea: L’esordio letterario di Neil Smith Traduzione di Neil Smith, Bang Crunch, London, Phoenix 2008,pp. 1-21, 75-85, 109-123,151-174.
Bibliographic record
Abstract
Bang Crunch è la raccolta di nove racconti con cui ha esordito nel 2007 Neil Smith traduttore canadese freelance con l’hobby della scrittura. Il libro pubblicato da Knopf Canada è stato inserito nella collana “New Face of Fiction” inaugurata nello stesso anno. Il testo ha riscosso un grande successo di critica e di pubblico, non solo in Canada ma anche in America, Francia, Germania e India. Il mio lavoro su Bang Crunch si basa su quattro racconti in particolare; “Isolettes”, “Extremities”, “Bang Crunch”, “The Butterfly Box”. La raccolta non è passata inosservata agli occhi della critica che ne ha subito apprezzato le qualità stilistiche innovative e i temi trattati, che spesso raccontano spaccati di vita quotidiana di personaggi totalmente ordinari, alle prese con significativi problemi personali. I protagonisti sono sempre in preda ad un confuso distacco dagli eventi che li circondano e che li riguardano direttamente. Talvolta le situazioni narrate sono al limite della sperimentazione creativa, a volte eventi surreali e fatti reali si mescolano nella stessa storia, lasciando passare al lettore l’idea che essi siano ciononostante ancorati alla realtà. Alcuni racconti invece sembrano veri e propri esperimenti di creative writing come ad esempio “Extremities” dove a prendere la parola sono un paio di guanti in pelle di manifattura italiana, e il piede destro di un astronauta. Anche lo stile è completamente innovativo. L’autore non segue nessuno schema, nessun tipo struttura narratologica particolare, così a volte a narrare la storia è uno dei personaggi stessi del racconto, in altre il narratore è invece in terza persona, e in altri ancora la narrazione avviene in seconda persona singolare. È questo il caso di “Bang Crunch”, in cui la protagonista, Eepie, una ragazzina di nove anni si scopre affetta dalla fantomatica sindrome di Fred Hoyle, una malattia che la fa crescere un mese al giorno e la farà decrescere con altrettanta velocità. Il racconto è narrato dalla stessa Eepie ma in seconda persona singolare. Il tempo dei racconti non è mai lineare, e nella maggior parte dei casi si procede attraverso analessi che si alternano continuamente al racconto primo. Il linguaggio è fresco, ironico, sarcastico, concreto. La varietà dei racconti presentati in Bang Crunch altro non è se non il frutto delle numerose influenze ricevute dall’autore, e provenienti oltre che dalla professione di traduttore, anche dalla passione per autori che hanno cercato e nella scrittura il lato non poetico. Neil Smith infatti si distacca completamente dalla tradizione della short story canadese, come quella di Alice Munro e di altri importanti scrittori che hanno fatto la storia della letteratura anglofona del Canada. Per il mio lavoro su Bang Crunch ho avuto la fortuna di godere della diretta collaborazione dell’autore, che si è dimostrato gentile e più che disponibile a concedermi un’intervista attraverso cui ho potuto completare lo studio del testo approfondendone alcuni aspetti e nello stesso tempo dissolvendo dubbi e incertezze venuti fuori sia durante la traduzione che durante l’analisi del testo. La prima parte dell’intervista mira a raccogliere notizie sulla vita e la formazione dello scrittore, la seconda parte invece si concentra sulle dinamiche di composizione del testo. Non è stato facile cimentarsi nella traduzione dei racconti di Bang Crunch. Il libro è infatti intriso di numerosi riferimenti alla cultura e alla letteratura canadese e americana. Scrittori, pittori, fumettisti, libri per bambini, filastrocche, prodotti gastronomici e svariati altri riferimenti alla vita Americana (in questo caso mi riferisco sia al Canada che agli Stati Uniti d’America). Inoltre, uno stile originale e sarcastico come quello di Neil Smith prevede l’uso di numerosi giochi di parole, spesso per niente semplici da rendere in italiano. Punteggiatura, unità di misura, ognuno di questi elementi ha richiesto un attento studio attento e una buona conoscenza oltre che del sistema linguistico-culturale della lingua di partenza, anche di quello della lingua di arrivo, tenendo sempre bene a mente il vero fruitore della traduzione: il lettore.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.007 |
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".