A Case Study on the Influence of Ideology in Chinese-English Translation during the 2008 Beijing Olympic Games
Notice bibliographique
Résumé
This study adopts translation model theory to analyze data from authorities responsible for Chinese-to-English translation of Beijing Olympics-related documents. By examining the translation process and investigating the supretextual and textual parameters influencing translators, the current paper aims at revealing the ideological influences on the translation practice. The adaptation translation strategies are employed in the translation of Olympic texts, but under one premise: the most conveyance of the ideological intentions in the source text. Key words: Translation model; Translation process; Ideology; Supretextual parameter; Textual parameterResume: Cette etude adopte la theorie de la traduction modele pour analyser des donnees des autorites responsables de la traduction chinoise-a-anglais de Pekin, des documents concernant les Jeux olympiques. En examinant le processus de traduction et examinant le supretextual et les parametres textuels influencant des traducteurs, le journal actuel vise a reveler les influences ideologiques sur la pratique de traduction. Les strategies de traduction d'adaptation sont employees dans la traduction de textes Olympiques, mais sous une premisse : la plupart de transport des intentions ideologiques dans le texte source.Mots-cles: Modele de traduction; Processus de traduction; Ideologie; Supretextual parametre; Parametre textuel
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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 | 0,008 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».