Tradurre Stone Mattress: terza età e ironia nei racconti "perfidi" di Margaret Atwood
Bibliographic record
Abstract
La tesi propone una traduzione della raccolta di racconti Stone Mattress: Nine Wicked Tales (2014) di Margaret Atwood, inedita in Italia, il relativo commento e l'analisi dell'opera. Il lavoro si è articolato in tre sezioni: dopo aver fornito alcuni elementi disegnativi della biografia, in un primo capitolo introduttivo si è delineato il profilo letterario e stilistico dell’autrice, dando anche risalto al rapporto con la letteratura del Paese d’origine, il Canada, e con la letteratura “femminista”. Successivamente, nel secondo capitolo è stata svolta un’analisi più approfondita della raccolta tradotta: in un primo momento, è stato introdotto il genere della short story, mettendo in luce i tratti peculiari di questa forma narrativa; è stata poi offerta una panoramica delle opere di narrativa breve prodotte da Atwood, prendendo in considerazione alcuni dei titoli più significativi. Con queste premesse, e dopo aver fornito una breve sinossi dei racconti, è stato possibile procedere alla disamina dei temi trattati all’interno di Stone Mattress, creando parallelismi e distinguo con il resto della produzione atwoodiana. In particolare, l'analisi si è focalizzata sul tema dell’invecchiamento (soprattutto per quel che concerne la dimensione corporea), sul desiderio di vendetta avvertito dagli anziani protagonisti della raccolta, sulle politiche sessuali e sulle diverse rappresentazioni della figura dell’artista. Infine, nel terzo capitolo è stata condotta un’analisi traduttologica, spostando l’attenzione sulle sfide traduttive affrontate e sulle strategie adottate per risolverle. In quest’ultima sezione, la riflessione si è articolata nella traduzione dei realia, dei giochi di parole, delle citazioni che contribuiscono a creare di una fitta rete di intertestualità, e dell’ironia, tratto stilistico distintivo della produzione di Margaret Atwood.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".