Literal Translation from English and Malay in the Written Communication among Malay Learners of French
Notice bibliographique
Résumé
This study intended to examine the use of literal translation from English and Malay language in the written communication. The objectives were to investigate the most present language used in the translation to French, the use of the literal translation (LT) of Malay and English in the written communication among across gender, and to determine at which sentence level (words, phrase or syntax) the translation was used by the learners. The research utilized qualitative and quantitative methods of data analysis. The study was conducted among Malay non-native speakers of French as a foreign language at Universiti Putra Malaysia. A total of 50 subjects took part in this study. The task was to complete a writing task of 150-200 words after 100 hours of French learning. The results indicated that Malay language played a more important part in the translation, where 163 elements of translation were found as opposed to 76 elements from English language. Among the translations produced by the learners, 57 items were in the word form, 77 items in the phrase form and 105 items in the sentence form. The results of this study could help in the teaching of French to Malay learners by making them aware of literal translation which already in their repertoire and by encouraging them to use the translation effectively.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».