A CDA Approach to Translation Quality Assessment: A Case Study of Lost Symbol
Notice bibliographique
Résumé
Translation Quality Assessment (TQA) is the pivotal point of this study with a focus on discourse and mainly Critical Discourse Analysis (CDA) in order to find out how far it is possible to transfer discourse as a culture based concept from source community into the target community. This transfer is regarded as a yardstick to assess the translator’s overall accomplishment and the quality of the translation as well. For the same purpose Van Dijk CDA Framework (2004) has been used to assess the Farsi translation of Dan Brown’s novel Lost Symbol which has been done by Hosein Shahrabi. A thorough comparison between the selected data from the source text and the related translations in term of the discursive/pragmatic strategies and the results of Chi-Square Tests showed that the transfer of discourse from source into the target is possible with the least of deviations and the fact that discourse is a concept rooted in the culture of the people and parties involved in the act of translation, would not hinder the efforts put by the translators to create the same discourse in the target society for the end readers. The safe transfer of discourse from source into the target is considered to be the main yardstick for the assessment of translation quality under this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,022 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».