Decolonizzare il Futuro. Proposta di traduzione di due racconti dell’antologia Buffalo is the New Buffalo di Chelsea Vowel
Bibliographic record
Abstract
Il presente elaborato propone la traduzione dall’inglese all’italiano di due racconti brevi tratti dall’antologia Buffalo is the New Buffalo della métis canadese Chelsea Vowel. La tesi si articola in sei capitoli, ciascuno dei quali affronta aspetti fondamentali del rapporto tra traduzione e prospettiva decoloniale. Il primo è volto a esaminare il ruolo politico e sociale dei traduttori, nonché l’importanza dell’approccio alla letteratura con uno sguardo decolonizzante. Nel secondo si analizza l’innovativo genere del futurismo indigeno, introducendo brevemente le popolazioni indigene canadesi e, in particolare, l’identità métis. Il terzo è composto dall’analisi testuale dell’opera di partenza, la raccolta Buffalo is the New Buffalo. Il quarto capitolo propone un inquadramento teorico dei modelli di traduzione di Javier Franco Aixelá (1996) e Antoine Berman (2003), applicati nella sezione successiva, in seguito a un breve excursus sulle svolte negli studi di traduzione che hanno portato a un approccio culturale alla traduzione. Il quinto capitolo presenta la proposta di traduzione dei due racconti âniskôhôcikan e Dirty Wings. Infine, il sesto e ultimo capitolo offre un commento critico alla traduzione, illustrando, a partire dai modelli teorici presentati, le strategie adottate per affrontare e risolvere i principali problemi traduttivi, integrando esempi concreti che mettono a confronto il testo di partenza e quello di arrivo.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.034 | 0.005 |
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".