Socio-Cultural Characteristics Found in Russian-Korean Translation of Metaphoric Expressions
Notice bibliographique
Résumé
Translation is an act of communication across dissimilar cultures as well as a dynamic activity in which translators are required to make choices and decisions for the purpose of resolving problems. This paper draws on metaphoric expressions and their translations to recapitulate that the work of translation is not limited to the languages or the texts involved but is a dynamic activity that bridges two diverse cultures. Metaphoric expressions are non-literal, have implied meanings, and are used to emphasize a point or to enhance the expression’s impressibility. Furthermore, metaphoric expressions are affected greatly by the culture to which they belong because they are created through a complex interaction between object, image, and sense. Consequently, in order to properly communicate the true meanings of these metaphoric expressions, translators play the role of an active mediator by either replacing the metaphoric expression found in ST with a different but compatible metaphoric expression or by using non-metaphoric, descriptive expressions or by appending additional explanation. This paper uses Korean translations of metaphoric expressions found in Russian source texts as examples to discuss the socio-cultural differences between the two cultures, how these characteristics are revealed in Russian-Korean translations, and how these issues are overcome. Based on the research results, the paper also emphasizes that understanding the vastly different socio-cultural characteristics of these two cultures is essential to the field of Russian-Korean translation with its relatively short history, to not only improve the quality of translations but also for the field’s continual advancements.
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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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».