Probeer af en toe de tijd te nemen om een vertaling van een gerenommeerde collega met het origineel te vergelijken. Dat kan bijzonder leerzaam zijn. (Bergsma 2017)
Al decennia wordt er in de wereld van het literair vertalen gebruikgemaakt van een bont arsenaal aan digitale en niet-digitale hulpmiddelen: woordenboeken, internet, Linguee, Glosbe, DeepL, Het juiste woord et cetera. Waar echter in de vertaalpraktijk vreemd genoeg nauwelijks een beroep op wordt gedaan, is het werk van collega-vertalers. Dat betekent dat de kennis, kunde, inventiviteit en creativiteit die zich in de loop van de tijd in talloze literaire vertalingen heeft opgestapeld, zo goed als onzichtbaar en onbenut blijft en dat zelfs alom als voorbeeldig beschouwde vertalingen niet de aandacht krijgen die ze als cultureel erfgoed of als bron van informatie en inspiratie verdienen. Sterker nog: dat zulke vertalingen nauwelijks als zodanig ervaren worden.
Dat vertalingen veelal onzichtbaar en onbenut blijven komt ongetwijfeld mede doordat zowel vertalingen als originelen vaak alleen in gedrukte vorm beschikbaar zijn. Je kunt ze wel naast elkaar leggen en zin voor zin vergelijken, zoals Bergsma in bovenstaand citaat aanbeveelt, maar daarmee zijn de mogelijkheden wel ongeveer uitgeput. En zelfs als teksten gedigitaliseerd zijn, bevrijd uit de kluisters van het gedrukte boek, is de situatie niet veel beter, want dan ontbreken nog altijd de faciliteiten om de bron- en doelteksten op een voor de vertaler bruikbare wijze simultaan te kunnen doorzoeken.
Deze onbevredigende situatie in ogenschouw nemend vatten wij enige tijd geleden het plan op een pilotstudie op te zetten om op kleine schaal en met steun van Stichting Lira Fonds en de Stichting VertaalVerhaal1 te verkennen wat erbij komt kijken om een reeks bestaande vertalingen samen te brengen in een digitaal vertaalgeheugen2 en welke mogelijkheden dat vertaalgeheugen vervolgens biedt als we het online doorzoekbaar maken met Sketch Engine, een krachtig en in de taalwetenschap veelgebruikt zoekprogramma. De pilotstudie speelde zich af in de besloten academische omgeving van het Huygens ING. Daarmee konden we copyright-problemen in deze fase uit de weg gaan, aansluiting vinden bij lopend onderzoek en alvast rekening houden met eventuele inbedding in de digitale infrastructuur voor de geesteswetenschappen die sinds begin 2019 wordt gebouwd.3
Wat de terminologie betreft zij opgemerkt dat de term ‘collectief vertaalgeheugen’ (CV) is gekozen om tot uitdrukking te brengen dat het gaat om wat de vertalersgemeenschap gezamenlijk tot stand heeft gebracht en wat daarmee een wezenlijk onderdeel vormt van het collectieve geheugen van deze gemeenschap. Daarnaast zijn er vertaalgeheugens die voor een specifieke toepassing ontwikkeld worden, bijvoorbeeld een vertaalgeheugen dat de bestaande vertalingen van het te vertalen boek of van het werk van een auteur omvat.
Ontwikkeling van vertaalgeheugens
Omdat we zo goed mogelijk wilden aansluiten bij onze werkzaamheden van dat moment – we vertaalden de roman Holzfällen van de Oostenrijkse schrijver Thomas Bernhard – begonnen we met een Holzfällencorpus, een vertaalgeheugen dat de Engelse, Amerikaanse, Franse en Italiaanse vertaling van deze roman omvatte. Daarna creëerden we een Thomas Bernhardcorpus, een vertaalgeheugen met alle tot 2020 in het Nederlands vertaalde prozawerken van deze auteur. Vervolgens construeerden we een klein collectief vertaalgeheugen Duits, een vertaalgeheugen dat op termijn een afspiegeling van de Duitse literatuur moet gaan vormen. Het huidige CV-Duits omvat 31 titels van na 1900 en maakte de verzameling vertaalgeheugens om in onze eigen vertaalpraktijk op bruikbaarheid te testen compleet. Ten slotte voegden we aan deze drie Duitstalige vertaalgeheugens nog een kleinschalig collectief vertaalgeheugen Engelstalige literatuur toe, omdat we hoopten in de toekomst een grotere groep vertalers te bereiken en tot participatie en meedenken aan te zetten. Het CV-Engels bestaat uit 26 titels uit de Engelstalige literatuur van na 1900. Alle in de vier vertaalgeheugens opgenomen titels staan inclusief schrijver en vertaler in een lijst aan het eind van dit artikel.
Uitdrukkelijk zij vermeld dat het CV-Duits en het CV-Engels geen representatieve steekproef vormen van de totale vertaalde Duitstalige en Engelstalige literatuur uit de beschouwde periode en ook geen selectie op basis van vertaalkwaliteit. Wel hebben we geprobeerd om zoveel mogelijk verschillende vertalers op te nemen. Uit praktische overwegingen hebben we boeken van meer dan vierhonderd pagina’s meestal buiten beschouwing gelaten. Tevens werden, wederom uit praktische overwegingen, bij voorkeur originelen en vertalingen opgenomen die als Word-document aangeleverd konden worden of die als e-book beschikbaar waren.
Om de originelen en vertalingen in een vertaalgeheugen samen te brengen en online toegankelijk te maken met de zoekmachine Sketch Engine gingen we te werk als weergegeven in het schema in afbeelding 1. Links staan de activiteiten van de samensteller/beheerder (wíj in dit geval), rechts die van de gebruiker. De bron- en doelteksten werden gescand, tenzij ze al als e-book, Word- of pdf-document beschikbaar waren, en naar Word geconverteerd en gestandaardiseerd wat lay-out betreft. Vervolgens werden deze teksten op zinsniveau uitgelijnd, gelabeld met meta-data (auteur, titel, jaar, vertaler et cetera) en geüpload naar Sketch Engine in de map van het betreffende vertaalgeheugen.
Daarmee is dat vertaalgeheugen online toegankelijk voor iedereen die inlogt op Sketch Engine en door de samensteller/beheerder gemachtigd is om het te gebruiken. De gebruiker beschikt nu over alle faciliteiten van Sketch Engine om in het vertaalgeheugen te zoeken, resultaten weer te geven en op te slaan. Ook kan hij een zoekopdracht op basis van de meta-data beperken tot een deel van het vertaalgeheugen en bijvoorbeeld selecteren op periode, auteur, vertaler et cetera. Hij kan eenvoudige zoekopdrachten (‘simple search’) geven, ongeveer zoals op internet, met de bekende wildcards, een sterretje voor een willekeurig aantal karakters en een vraagteken voor een afzonderlijk karakter, maar hij kan ook logische operatoren, regular expressions en de corpus query language (CQL) gebruiken. (4)
Afbeelding 1. Schematische weergave van de samenstelling en het beheer (links) en van het gebruik (rechts) van de verschillende vertaalgeheugens (midden)
Zoeken met Sketch Engine
Zodra een vertaalgeheugen op de beschreven wijze in Sketch Engine is ingevoerd, kan iedereen die daartoe gemachtigd is de teksten online raadplegen en op allerlei manieren doorzoeken en analyseren. We demonstreren hier de eenvoudigste analysetools en zoekopdrachten voor de verschillende vertaalgeheugens aan de hand van voorbeelden.
Voorbeeld 1: Sketch Engine kan worden gebruikt om de te vertalen tekst, in ons geval Holzfällen, te analyseren. Zo kunnen we met de functie ‘Keywords’ kernwoorden opsporen en met de functie ‘Concordance’ hun context bestuderen. Zo’n kernwoord in Holzfällen is ‘sogenannt’. Het komt 102 keer voor en uit de context blijkt dat de auteur de term steeds gebruikt om aan te geven dat iets zo genoemd wordt, maar dat de verantwoordelijkheid daarvoor niet bij hem ligt. Hieronder drie van de 102 zinsfragmenten waarin het lemma ‘sogenannt’ voorkomt, in de zogenaamde KWIC-weergave (‘keyword-in-context’). Vanwege de duidelijke functie van ‘sogenannt’ hebben wij ervoor gekozen het consequent met ‘zogenaamd’ te vertalen en het woord elders in de vertaling niet te gebruiken.
|
Zu einem Nachtmahl einzuladen, zu einem sogenannten künstlerischen Abendessen, dachte ich auf dem |
|
Deutlichkeit sehe, daß der Auersberger in der sogenannten Webern-Nachfolge ein lächerlicher Mensch ist |
|
ohne die sie nicht existieren können, immer die sogenannte bessere Gesellschaft, weil es zur besten nie |
Voorbeeld 2: Thomas Bernhard is bekend om zijn Wortschöpfungen, woorden van eigen makelij waarmee hij op vaak relativerende of humoristische wijze samenbalt wat er daarvoor aan de orde is geweest. Sketch Engine spoort dit soort woorden op door woorden te zoeken die maar één keer in Holzfällen voorkomen (‘hapax legomena’) of door woorden te zoeken die wel in Holzfällen voorkomen maar niet in andere teksten, of niet bij andere auteurs of, zoals bij de hieronder weergegeven selectie van tien woorden, in het binnen Sketch Engine beschikbare referentiecorpus German Web 2013, dat ruim 16 miljard woorden omvat:
|
Augenblicksphilosoph, Großstadtmorast, Hemingwayähnlichkeit, Landadelssprosse, Namenskastrierung, Plattenseefogosch, Staatsopernhaß, Staatspfründnerin, Trauerkörperhaltung, Talentzertrümmerungsanstalt. |
Het is voor een vertaler altijd aanlokkelijk dergelijke informatie te hebben, het geeft zicht op iconische woorden, uitdrukkingen of andere taalelementen in een tekst. Sketch Engine biedt wat dat betreft legio mogelijkheden. Zo kan bijvoorbeeld ook op woordsoorten of combinaties van woordsoorten worden gezocht of een overzicht van realia worden geproduceerd.
Voorbeeld 3: Soms is het voor het begrip van een fragment verhelderend om de Engelse, Amerikaanse, Franse en Italiaanse vertalingen van Holzfällen in het Holzfällencorpus te raadplegen. Soms is het, met name als je zelf denkt een goede oplossing gevonden te hebben, gewoon interessant of goed voor het zelfvertrouwen om te zien wat andere vertalers ervan gemaakt hebben. Zo heeft in het onderstaande voorbeeld alleen de laatste vertaler begrepen dat het bij ‘Grafen’ niet, zoals bij ‘Webern’, om een componist gaat, maar om ‘graven’, adellijke personen dus.
|
DE |
…, unser rastloser Webern- und Grafenkopist, … |
|
FR |
…, notre infatigable copieur de Webern et de Grafen, … |
|
IT |
…, il nostro infaticabile imitatore di Webern e di Grafen, … |
|
US |
…, our […] imitator of Webern and Grafen, … |
|
UK |
…, our restless imitator of Webern and the aristocracy, … |
Voorbeeld 4: Dit voorbeeld is een illustratie van het gebruik van het Thomas Bernhardcorpus. Bij het vertalen van Holzfällen stuitten we op het onderstaande zinsfragment. In Van Dale vonden we enkel ‘gemeenschapsmens’, ‘iemand met een sterk gemeenschapsgevoel’, maar dat kon het, gezien de context, niet zijn. In Duden ontbrak het lemma. Raadpleging van het Thomas Bernhardcorpus leverde als treffers ‘uitgaanstype’ en ‘man van de wereld’ op, die beide wel in de context pasten en ons ook weer op andere mogelijkheden brachten, zoals ‘salonheld’, wat weer tot het inzicht leidde dat het bij de ‘Gesellschaftsmensch’ waarschijnlijk om een variant van de ‘Gesellschaftlöwe’ en de ‘Salonlöwe’ gaat, die wel in Duden en Van Dale vermeld staan.
|
Er war ein Gesellschaftsmensch, ein sogenannter Schönling, der in der Faschßingszeit alle größeren Wiener Bälle aufsuchte… |
|
○ |
Ich bin doch kein Gesellschaftsmensch. |
Ik ben toch geen uitgaanstype. |
|
○ |
Gerade ein solcher, der als ein sogenannter Gesellschaftsmensch geboren […] ist. |
Juist zo iemand, die als een zogenaamde man van de wereld is geboren … |
Voorbeeld 5: Dit is net als het volgende voorbeeld een illustratie van het gebruik van het CV- Duits. We zochten inspiratie voor de frase ‘im Morgengrauen’. Het blijkt dat deze frase 19 keer in de brontaal voorkomt en wordt vertaald met ‘in de ochtendschemering’ (7), ‘in alle vroegte’ (2), ‘in de vroege ochtend’ (2), ‘in het ochtendgloren’ (2), ‘’s morgens in alle vroegte’ (1), ‘in het ochtendgrauwen’ (1), ‘in het eerste ochtendgrauwen’ (1), ‘bij het ochtendkrieken’ (1), ‘heel vroeg in de ochtend’ (1) en ‘bij het aanbreken van de ochtend’ (1). Hieronder twee van de negentien uitgelijnde zinnen die aan de zoekopdracht voldoen.
|
○ |
Wir zogen im Morgengrauen los, bekamen aber schon in unserer Ausgangsstellung so starkes Infanteriefeuer, daß wir vorläufig auf die Ausführung verzichteten. |
In de ochtendschmering gingen we op pad, maar we kregen al in onze uitgangsstelling zoveel infanterievuur te verduren, dat we voorlopig van uitvoering afzagen. |
|
○ |
Erschöpft warteten sie im Morgengrauen auf das Taxi, das Kraft zum Flughafen bringen sollte. |
Uitgeput wachtten ze ’s morgens in alle vroegte op de taxi die Kracht naar de luchthaven zou brengen. |
Uiteindelijk is het aan de vertaler om vast te stellen of de door collega-vertalers aangedragen oplossingen uit het CV-Duits een welkome aanvulling vormen op de langs andere wegen verkregen informatie. Van Dale levert voor ‘Morgengrauen’ bijvoorbeeld de opties ‘ochtendkrieken’, ‘ochtendschemering’ en ‘dageraad’ en voor ‘im Morgengrauen’ ‘bij het krieken van de dag’ en ‘in de nanacht’.
Het voorbeeld laat zien dat de zoekopdracht met rood (hier vetgedrukt) wordt aangegeven. Een eventueel door Sketch Engine gesuggereerde oplossing wordt geel gehighlight (hier ook vetgedrukt) in de corresponderende zin. Sketch Engine raadpleegt hiervoor een intern woordenboek. Uit het voorbeeld blijkt dat dit alleen werkt voor woordenboekoplossingen en dan alleen nog bij benadering. Klikken op de zoekopdracht plaatst deze in een ruimere context. Bij de zoekopdracht kan ook worden aangeven welke woorden wel of niet in de resultaatzinnen mogen voorkomen, een middel om evidente oplossingen uit te sluiten. Door te klikken op de button (○) vóór een treffer worden de metadata getoond, dat wil zeggen: de gegevens van het boek waaruit de treffer afkomstig is. Voorbeeld 5 laat ook zien dat je met Sketch Engine een vertaling heel goed op consistentie kunt controleren, gesteld dat zowel bron- als doeltekst geparallelliseerd zijn en ingevoerd in Sketch Engine.
Voorbeeld 6: Het laatste voorbeeld, weer uit het CV-Duits, laat zien dat de rol van de brontaal en de doeltaal in een zoekopdracht verwisseld kunnen worden. Dit maakt het vertaalgeheugen bruikbaar voor vertaling in twee richtingen. De zoekopdracht ‘veelbelovend’, nu met de doeltaal als zoektaal, laat bijvoorbeeld zien dat de term ‘veelbelovend’ 28 keer in de doeltaal voorkomt en de vertaling vormt van ‘verheißungsvoll’ (8), ‘aussichtsreich’ (5), ‘vielversprechend’ (4), ‘hoffnungsträchtig’ (3), ‘hoffnungsvoll’ (2), ‘als Hoffnung’ (1), ‘aussichtsvoll’ (1), ‘füllig’ (1), ‘zukunfthaltig’ (1), ‘sanft’ (1) en ‘rosig’ (1). Hieronder twee van de 28 uitgelijnde zinnen die aan de zoekopdracht voldoen. In de eerste zin wordt de woordenboekoplossing ‘verheißungsvoll’ gehighlight (vetgedrukt). De sterk contextafhankelijke oplossing ‘rosig’ uit de tweede zin wordt niet automatisch herkend.
|
○ |
De gouden pagodedaken van de stad schitterden al zo veelbelovend dichtbij in de zon dat ze toch zeker voor het middaguur te bereiken moesten zijn. |
Die goldenen Pagodendächer der Stadt schimmerten nah und so verheißungsvoll in der Sonne und mußten noch vor Mittag zu erreichen sein. |
|
○ |
Vanuit de Allgäu had de wereld vredelievend en veelbelovend geleken. |
Aus dem Allgäu herab war die Welt friedfertig erschienen und rosig. |
De bevindingen: ontwikkeling, beheer, gebruik
Doel van de pilotstudie was om aan de hand van een beperkt aantal teksten de mogelijkheden en moeilijkheden van literaire vertaalgeheugens te verkennen.
Bij het gereedmaken van teksten voor vertaalgeheugens blijkt dat het scannen van boeken niet het grootste probleem is, zeker niet als de rug van de boeken met een stapelsnijder verwijderd mag worden en de scanner een sheetfeeder heeft. Vijf minuten voor een boek van 200 bladzijden is dan zonder meer haalbaar (Sanders 2009:27). Verreweg de meeste tijd gaat zitten in het per zin controleren en corrigeren van gescande teksten en van pdf’s die met OCR-software naar Word zijn geconverteerd. Verder is ook het per zin controleren en corrigeren van de resultaten van de automatische uitlijning van de bron- en doelteksten een tijdrovende bezigheid. Uitlijnen blijkt het soepelst te verlopen als de boeken als Word-document of als e-book beschikbaar zijn en als de betreffende documenten voorafgaande aan de uitlijning gestript worden van storende elementen zoals plaatjes, paginanummers, voetnoten, voorwoord, nawoord, colofon, hyperlinks en aanhalingstekens. Maar ook dan kost het nog altijd enkele uren. Invoering van de uitgelijnde teksten in Sketch Engine is vervolgens wel beduidend minder arbeidsintensief. Ook is het, ten slotte, voor de beheerder een kleine moeite om gebruikers via de SHARE-functie toegang tot een vertaalgeheugen te geven of de machtiging juist weer in te trekken.
Iets opzoeken in een vertaalgeheugen gaf ons het idee dat we in discussie waren met collega’s. Een zoekopdracht brengt je spelenderwijs met hun werk in contact. Soms levert dat een pasklare oplossing op of een beter begrip van een passage, maar meestal geeft het je vooral een goede indruk van de ruimte waarin je je als vertaler beweegt en waar je een oplossing zou kunnen vinden. Ook zie je dat collega’s vaak tegen dezelfde problemen aanlopen als jij en dat ze net als jij gedwongen zijn er een mouw aan te passen. Interessant en inspirerend is het om te zien wat collega’s doen met realia en met zowel gevreesde als uitdagende ‘onvertaalbaarheden’.
Voor het werken met de vertaalgeheugens is de inbedding in Sketch Engine een gelukkige keuze. Het maakt vertaalgeheugens online raadpleegbaar, je hoeft als gebruiker zelf geen software te installeren of bestanden te laden en je hebt een zoekmachine tot je beschikking die haar waarde voor de analyse van monolinguale en parallelle corpora ruimschoots bewezen heeft. In de eenvoudigste zoekmodus, de ‘simple search’ – hoe wordt een woord of frase vertaald – is Sketch Engine qua gebruiksgemak te vergelijken met een internetsearch. Althans, voor de regelmatige gebruiker. Door de vele mogelijkheden is het programma voor de modale vertaler waarschijnlijk toch nog net iets te ondoorzichtig en te weinig op vertalen afgestemd om aantrekkelijk te zijn.
Uit het oogpunt van eigendomsbescherming is het in deze experimentele fase een goede zaak dat de teksten alleen via zoekopdrachten toegankelijk zijn en niet kunnen worden gedownload. Als het CV in een later stadium een definitievere vorm vindt, zullen auteursrechtelijke kwesties nog de nodige aandacht krijgen, zeker ook vanuit de vertegenwoordigende organisaties van vertalers, zoals de Auteursbond en Lira.
Het plan is om in samenwerking met Karina van Dalen-Oskam, hoogleraar computationele literatuurwetenschap (UvA) en hoofd letterkunde van het Huygens ING, en Peter Boot, wiskundige en neerlandicus en senior-onderzoeker van het Huygens ING, de collectieve vertaalgeheugens in te bedden in een structuur die voldoet aan de Europese richtlijnen voor digitaal databeheer (CLARIAH-PLUS) (5) en Sketch Engine op termijn te vervangen door een gebruikersinterface die geheel op de vertaalpraktijk, het vertaalonderwijs en het vertaalonderzoek is afgestemd.
Hoe nu verder?
Hoewel we pas aan het begin staan en aan onze ervaringen met de pilotstudie nog niet veel ruchtbaarheid hebben gegeven, is er door verschillende vertalers (waaronder zowel oude rotten als aanstormende talenten) positief op gereageerd. Ook is er in Nederland en België belangstelling vanuit de Vertalersvakschool en vanuit academische instellingen met vertaalwetenschap en literair vertalen in het curriculum. Deze reacties en de eerste gesprekken die we links en rechts met beleidsbepalende figuren uit de vertalerswereld gevoerd hebben, sterken ons in de overtuiging dat het plan voor een collectief vertaalgeheugen zeker potentie heeft, maar pas echt levensvatbaar wordt als er een draagvlak voor ontstaat, inclusief mankracht en middelen voor onderhoud en beheer, binnen instituties als het Nederlands Letterenfonds, het Vlaams Fonds voor de Letteren, de Koninklijke Nederlandse Bibliotheek, de Nederlandse Taalunie, het Instituut voor de Nederlandse Taal, de Auteursbond, de Vertalersvakschool, de bovengenoemde academische instellingen en het Expertisecentrum Literair Vertalen, om de belangrijkste spelers in het veld te noemen.
Wie daartoe het initiatief moet nemen? Vertegenwoordigers van deze organisaties, te beginnen bij het Letterenfonds, want staat er onder ‘Over het fonds’ voorafgaand aan de statuten niet op zijn website dat het werkt aan ‘een zo rijk en divers mogelijk literair klimaat, met oog voor literair erfgoed en nieuwe ontwikkelingen in de literatuur en het boekenvak’?
Noten
1 De pilotstudie werd financieel ondersteund en mogelijk gemaakt door Stichting Lira Fonds (kosten voor aanschaf van e-books en voor uitlijning van bron- en doelteksten) en uitgevoerd onder auspiciën van de Stichting Vertaalverhaal.
2 Een vertaalgeheugen of TM (Engels: Translation Memory) is een database waarin tijdens het vertalen zinnen en zinsneden uit bron- en doeltaal tezamen zijn opgeslagen, met als doel het vertaalwerk te vergemakkelijken en te uniformeren. Het wordt veelal door technische vertalers en vertaalbureaus gebruikt. (bron: Wikipedia)
3 Het gaat om het programma CLARIAH-PLUS. Zie: www.clariah.nl/?view=article&id=740:over-clariah-plus&catid=
4 Naast uitgebreide faciliteiten voor tekstanalyse en tekst-mining in corpora geeft Sketch Engine de gebruiker ook toegang tot een reeks parallelle corpora, bijvoorbeeld German Web 2013 en Europarl7, en tot zo’n 400 eentalige corpora in 90+ talen. Een uitgebreide handleiding is online beschikbaar. Wie aan de slag wil kan Sketch Engine een maand gratis uitproberen via www.sketchengine.eu. Daarna kost een abonnement 4,83 euro per maand voor docenten, studenten en onderzoekers aan een academische instelling, en 8,33 euro per maand voor professionele gebruikers. Overigens is Sketch Engine de komende jaren, voorlopig tot april 2022, gratis beschikbaar voor academische instellingen die door de EU gesubsidieerd worden in het kader van het ELEXIS-project (www.sketchengine.eu/elexis; geraadpleegd op 31 juli 2020).
5 Karina Van Dalen-Oskam is penvoerder van CLARIAH-PLUS en hoofd werkpakket 6 “Tekst”, dat met de start van CLARIAH PLUS in januari 2019 aan de CLARIAH-familie is toegevoegd. Doel van het werkpakket is onderzoekers die specifiek geïnteresseerd zijn in tekst te ondersteunen. Denk aan letterkundigen, historici, filologen, en editiewetenschappers. Zij hebben vaak behoefte aan ondersteuning van de gehele digitale keten: van primaire digitalisering, verrijking en publicatie van digitale bronnen, tot onderricht in het gebruik van computationele analysegereedschappen. Zie: www.clariah.nl/werkpakketten/focusgebieden/tekst/wp6-tekst.
Bibliografie
Bergsma, Peter. 2017. ‘Tien vertaalgeboden’, voordracht op de Vertalersvakschool.
Sanders, Ewoud. 2009. De reïncarnatie van het boek: in zeven stappen een eigen digitale bibliotheek, Stichting Neerlandistiek, Universiteit Leiden.
Chris Bakker is fysicus en literair vertaler. Hij houdt zich momenteel bezig met vertaalgeheugens en met de late prozawerken van Thomas Bernhard.
Pauline de Bok is schrijver en literair vertaler. Zie www.paulinedebok.nl.
Reageren? info@tijdschrift-filter.nl.
Bijlage
Teksten die deel uitmaken van respectievelijk het Holzfällencorpus, het Thomas Bernhardcorpus, het CV-Duits en het CV-Engels.
|
HOLZFÄLLENCORPUS |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Thomas Bernhard |
Holzfällen |
Woodcutters |
David McLintock |
|
Thomas Bernhard |
Holzfällen |
Cutting timber |
Ewald Osers |
|
Thomas Bernhard |
Holzfällen |
Des arbres à abattre |
Bernard Kreiss |
|
Thomas Bernhard |
Holzfällen |
A colpi d’ascia |
Agnese Grieco, Renata Colorni |
|
|
|
|
|
|
THOMAS BERNHARDCORPUS |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Thomas Bernhard |
Frost |
Vorst |
Thomas Graftdijk |
|
Thomas Bernhard |
Amras |
Amras |
Thomas Graftdijk |
|
Thomas Bernhard |
An der Baumgrenze |
Op de boomgrens |
Gerard Bes, Philip Grisel |
|
Thomas Bernhard |
Erzählungen |
Vertellingen |
Jacob Groot |
|
Thomas Bernhard |
Das Kalkwerk |
De kalkfabriek |
Hans Bakx |
|
Thomas Bernhard |
Gehen |
Wandeling |
Ria van Hengel |
|
Thomas Bernhard |
Die Ursache |
De oorzaak |
Hans Bakx |
|
Thomas Bernhard |
Der Stimmenimitator |
De stemmenimitator |
Hans Bakx |
|
Thomas Bernhard |
Ja |
Ja |
Ria van Hengel |
|
Thomas Bernhard |
Die Billigesser |
De dagschotelaars |
Ria van Hengel |
|
Thomas Bernhard |
Wittgensteins Neffe |
De neef van Wittgenstein |
Gerrit Bussink |
|
Thomas Bernhard |
Ein Kind |
Een kind |
PPJ Klinkenberg |
|
Thomas Bernhard |
Alte Meister |
Oude meesters |
Thomas Graftdijk |
|
Thomas Bernhard |
Aus Gesprächen |
Muizen, ratten, dagloners |
Gerrit Bussink |
|
Thomas Bernhard |
In der Höhe |
In de hoogte |
Gerrit Bussink |
|
Thomas Bernhard |
Meine Preise |
Mijn prijzen |
Gerrit Bussink |
|
|
|
|
|
|
CV-DUITS |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Thomas Bernhard |
Wittgensteins Neffe |
De neef van Wittgenstein |
Gerrit Bussink |
|
Kristine Bilkau |
Die Glücklichen |
De gelukkigen |
Kris Lauwerys, Isabelle Schoepen |
|
Heinrich Böll |
Billard um halb zehn |
Biljarten om half tien |
Michel van der Plas |
|
Werner Bräunig |
Rummelplatz |
Rummelplatz |
Josephine Rijnaarts |
|
Elias Canetti |
Die gerettete Zunge |
De behouden tong |
Theodor Duquesnoy |
|
Friedrich Dürrenmatt |
Der Richter und sein Henker |
De rechter en zijn beul |
Ria van Hengel |
|
Jenny Erpenbeck |
Aller Tage Abend |
Een handvol sneeuw |
Elly Schippers |
|
Hans Fallada |
Der Trinker |
De drinker |
Margarete Grose-Roolfs, Anne Folkertsma |
|
Arno Geiger |
Unter der Drachenwand |
Onder de Drachenwand |
Wil Hansen |
|
Maja Haderlap |
Engel des Vergessens |
De engel van het vergeten |
Marianne van Reenen |
|
Dörte Hansen |
Mittagsstunde |
Middaguur |
Lucienne Pruijs |
|
Wolfgang Herrndorf |
Tschick |
Tsjik |
Pauline de Bok |
|
Hermann Hesse |
Der Steppenwolf |
De steppewolf |
Erik Peter Verstegen |
|
Elfriede Jelinek |
Lust |
Lust |
Jos Valkengoed, Andreas de Valk |
|
Ernst Jünger |
In Stahlgewittern |
Oorlogsroes |
Nelleke van Maaren |
|
Franz Kafka |
Erzählungen (Drucke zu Lebzeiten) |
De gedaanteverwisseling en andere verhalen |
Willem van Toorn |
|
Daniel Kehlmann |
Die Vermessung der Welt |
Het meten van de wereld |
Jacq Vogelaar |
|
Jonas Lüscher |
Kraft |
Kracht |
Gerrit Bussink |
|
Thomas Mann |
Doktor Faustus |
Doctor Faustus |
Thomas Graftdijk |
|
Pascal Mercier |
Nachtzug nach Lissabon |
Nachttrein naar Lissabon |
Gerda Meijerink |
|
Herta Müller |
Atemschaukel |
Ademschommel |
Ria van Hengel |
|
Robert Musil |
Der Mann ohne Eigenschaften |
De man zonder eigenschappen |
Ingeborg Lesener |
|
Christoph Ransmayr |
Cox, oder der Lauf der Zeit |
Cox of het verglijden van de tijd |
Roland Fagel |
|
Joseph Roth |
Radetzkymarsch |
Radetzkymars |
W. Wielek-Berg, Elly Schippers (herz.) |
|
Bernhard Schlink |
Der Vorleser |
De voorlezer |
Gerda Meijerink |
|
Robert Seethaler |
Der Trafikant |
De Weense sigarenboer |
Liesbeth van Nes |
|
Robert Walser |
Der Spaziergang |
De wandeling |
Machteld Bokhove |
|
Markus Werner |
Am Hang |
Helling |
Wil Boesten |
|
Juli Zeh |
Unterleuten |
Ons soort mensen |
Annemarie Vlaming |
|
Stefan Zweig |
Die Welt von Gestern |
De wereld van gisteren |
Willem van Toorn |
|
Stefanie Zweig |
Das Haus in der Rothschildallee |
Het huis in de Rothschildstraat |
Jantsje Post, Marianne van Reenen |
|
|
|
|
|
|
CV-ENGELS |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Sherwood Anderson |
Winesburg, Ohio |
Winesburg, Ohio |
Nele Ysebaert |
|
Paul Auster |
City of Glass |
Broze stad |
Bartho Kriek |
|
Julian Barnes |
The Sense of an Ending |
Alsof het voorbij is |
Ronald Vlek |
|
Joseph Conrad |
Heart of Darkness |
Hart der duisternis |
Bas Heijne |
|
Lydia Davis |
Varieties of Disturbance |
Varianten van ongemak |
Peter Bergsma |
|
Dave Eggers |
The Parade |
De parade |
Gerda Baardman, Maaike Bijnsdorp, Lucie Schaap, Elles Tukker |
|
Bret Easton Ellis |
Less Than Zero |
Minder dan niks |
Balt Lenders |
|
F. Scott Fitzgerald |
The Great Gatsby |
De grote Gatsby |
Susan Janssen |
|
Ernest Hemingway |
The Old Man and the Sea |
De oude man en de zee |
Els Veegens-Latorf, A Werumeus Buning |
|
Aldous Huxley |
Brave New World |
Heerlijke nieuwe wereld |
Paul Moody |
|
James Joyce |
Dubliners |
Dublinezen |
Erik Bindervoet, Robbert-Jan Henkes |
|
Harper Lee |
To Kill a Mockingbird |
Spaar de spotvogel |
Ko Kooman |
|
Yann Martel |
Life of Pi |
Het leven van Pi |
Gerda Baardman, Tjadine Steehman |
|
Cormac McCarthy |
The Road |
De weg |
Guido Golüke |
|
Carson McCullers |
The Heart is a Lonely Hunter |
Het hart is een eenzame jager |
Molly van Gelder |
|
Ian McEwan |
On Chesil Beach |
Aan Chesil Beach |
Rien Verhoef |
|
Ian McEwan |
Machines Like Me |
Machines zoals ik |
Rien Verhoef |
|
Alice Munro |
The Moons of Jupiter |
De manen van Jupiter |
Ton Heuvelmans |
|
Ali Smith |
Autumn |
Herfst |
Karina van Santen, Martine Vosmaer |
|
Ali Smith |
Winter |
Winter |
Karina van Santen, Martine Vosmaer |
|
Edward St Aubyn |
Mother’s Milk |
Moedermelk |
Nicolette Hoekmeijer |
|
John Steinbeck |
Of Mice and Men |
Muizen en mensen |
Peter Bergsma |
|
Kurt Vonnegut |
Slaughterhaus-Five |
Slachthuis vijf |
Else Hoog |
|
Colson Whitehead |
The Underground Railroad |
De ondergrondse spoorweg |
Harm Damsma, Niek Miedema |
|
Virginia Woolf |
The Voyage Out |
De uitreis |
Barbara de Lange |
|
Virginia Woolf |
The Years |
De jaren |
Barbara de Lange |