MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2034220630 · doi:10.7202/004122ar

Reference and Representation in Translation: a Look Into the Translator's Resources

2002· article· en· W2034220630 sur OpenAlexvenueno aff
Abdullah Shakir

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhetorical questionIntrospectionLinguisticsRepresentation (politics)Source textComputer scienceSession (web analytics)Process (computing)PsychologyArtificial intelligenceCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the effect of schematic knowledge on the appropriateness and communicative acceptability of the translation rendered of four ambiguous contextless texts. The four texts (a road sign and three advertisements) were translated in two separate sessions by twenty-eight students pursuing a B.A. in English language and literature. In the first session, the students were provided with the texts decontextualized: while in the second they were provided with the same texts in the contexts they usually occur in. In the two sessions the students were asked to explain in a separate sheet why thev translated each text in the way they did. Two notions, closely related to the translating process, are discussed in the analysis of the translation provided. These notions are "reference" and "representation". The analysis has shown that the student translators resorted to referential strategies in the process of translating when they were aware of the relevant contextual dimensions of the target text. Their translations in this case retained the registral, rhetorical, and formal characteristics of the types of texts they translated. The analysis has also shown that when unaware of the pertinent contextual dimensions of the text, the student translators resorted to representational (introspective) strategies whereby contexts and world realities deriving from experiences and worlds other than those intended by the SL text producer were created, and the translations bore rhetorical, registral, and syntactic features relevant to the contexts and world realities the translators created.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,158
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,139 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMeta Journal des traducteursMême sujetTranslation Studies and PracticesTravaux en français237 207