The Skopos Theory and Tourist Material Translation: With an Analysis of Mt. Lushan Translation
Notice bibliographique
Résumé
With Chinese opening and reform policy, more and more foreigners come to China for sightseeing. With the rapid growth of Chinese tourism industry, a further study in translation of English for tourism is a must, since, now, there exist some problems in translation of English for tourism. This thesis, guided by the Skopostheorie of translation and with the author’s analysis of two English versions of Mt. Lushan, is a tentative endeavor to find some way to solve the existing problems in translation of English for tourism. Key words: The Skopos theory; Tourist material translation; Translation of Mt. LushanResume: Avec l'ouverture chinoise et la reforme de la politique , il y a plus en plus des etrangers qui viennent voyager en Chine. Avec la croissance rapide du secteur touristique de la Chine, une nouvelle etude dans la traduction d'anglais pour le tourisme devienne une necessite , car , maintenant, il existe des problemes de la traduction d'anglais pour le tourisme. Cette these, guidee par la traduction de Skopostheorie et avec l'analyse de l'auteur de deux versions anglaises de Mt. Lushan, essaient de trouver des facons afin de resoudre des problemes existants de la traduction d'anglais pour le tourisme.Mots-cles: La theorie Skopos; Traduction materielle (substantielle) touristique; Traduction de Mt. Lushan
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».