Notice bibliographique
Résumé
Following Newmark, “often, though not by any means always, translation is rendering the meaning of a text into another language in the way that author intended the text” (Newmark, 1988: 5). To accomplish this, finding appropriate and natural equivalents is of prime importance and for the translator; collocation is the most important contextual factor which usually affects translation. So, recognizing whether or not a collocation is familiar or natural is one of the important problems in translation. The Word good because of its broad collocational range, may have different equivalents in different contexts. This paper investigated the different equivalents of the word in the Persian translation of the English novel The History of Tom Jones, a Foundling. In order to fulfill the research purpose, all the instances of the word good, by means of AntConc concordancer and their Persian equivalents were extracted. After collecting data, they were classified and analyzed. Analysis of the data showed that translator, nearly in most cases, aimed at using established and typical equivalents. The study finally comes up with the conclusion that accuracy is no doubt an important aim in translation, but it is also important to bear in mind that the use of common receptor-language patterns which are familiar to the target readers plays an important role in keeping open the lines of communication.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».