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Enregistrement W2061874894 · doi:10.7202/1008333ar

Jordanian Folkloric Songs in Translation: Mousa’s Song They Have Passed by Without a Company as a Case Study

2012· article· en· W2061874894 sur OpenAlexvenueno aff
Bakri Al-Azzam, Aladdin Al-Kharabsheh

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFolkloreNaturalnessLinguisticsSource textArabicHistoryLiteratureComputer scienceSociologyArtPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Folkloric song-translation is a research area that diverges acutely from the centre of interest of interlingual-intercultural transfer in general, and Arabic-English translation studies in particular. This paper attempts to shed light into Abdu Mousa’s culture-bound song marren wa ma ma’hin hada ( they have passed by without a company ), as an instance of the challenges that folkloric songs may pose in translation, and how, when translating between cultures with different discursive properties, the translator has a certain leeway when reformulating the lingual-cultural import of the source text for target readers. Drawing on Low’s (2005a) Pentathlon Approach , and placing a strong emphasis on content , the study highlights the problems and difficulties involved in translating this type of song, and demonstrates a number of unique aspects of translating folkloric songs, which involve elements of sense, naturalness, cultural references, and how these elements are interconnected and entangled with each other. These insurmountable difficulties are accounted for by the existing sharp linguistic and cultural differences between Arabic and English, and, the incompatibilities between the two working concept systems of the two languages, which add to the intricacy of translating this type of literature. On a less formal level, colloquialism has been found to have had its way to the source language text, a factor which further complicates the abridgement process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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