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Enregistrement W16482643

The Analysis of the stage manager's utterances in Desa Kita Indonesian translation

2005· article· en· W16482643 sur OpenAlexvenueno aff
Dyas Dwi Rismayanti

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEnglish Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndonesianUtteranceMeaning (existential)LinguisticsEquivalence (formal languages)Function (biology)Computer sciencePsychologyArtificial intelligencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis is about the translation of one Indonesian play entitled Desa Kita. In this play, there is one character which is considered as the most important one, the Stage Manager. Seeing the importance of the Stage Manager utterances, the writer would like to know whether the translator delivers the same message of the Source Language, and what strategy that the translator used in order to avoid the non-equivalence of the terms since there are differences in culture. Since the Stage Manager utterance?s are giving information, the writer uses a theory of translating informative text namely an informative function theory by Peter Newmark. She wants to know whether Desa Kita has a good quality of translation based on the informative function theory. There are seven strategies to avoid the nonequivalence of the meaning or terms by Mona Baker, which are also chosen by the writer for the analysis. This study is a descriptive one and she collects the data from the original book, Our Town and the Indonesian translation, Desa Kita from Act One until Act Three. The writer chooses only the Stage Manager?s utterance. The findings of the analysis reveal that the message of the Stage Manager?s utterances has already been transferred well. Although there are some nonequivalence words or terms which can be found in the translation, it does not influence the story. In addition, the strategies are used as its function that is to avoid the non-equivalence words or terms. Meanwhile the identification of the strategy of translation in the sentence of utterance which already has the same message is only for knowledge. In this study the writer includes the analysis of the other problems of non-equivalence words or terms happen outside the seven strategies, such as the identification of one-to-one translation, etc. At last, the writer concludes that the Stage Manager?s utterance has already been transferred well. Since the translator is able to reproduce the information in the Target Language text the same as what is informed in the Source Language text, the translator has done his work so well.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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