Explicitation of Conjunctive Relations in Ghabraei’s Persian Translation of ‘The Kite Runner’
Notice bibliographique
Résumé
Explicitation has been one of the most important topics in recent translation studies. This research sought to investigate explicitation as a translation universal based on a contrastive analysis between Persian and English languages. The main focus of the study was to confirm the process of explicitation and to investigate the explicitation devices adopted in the Persian translation of the conjunctions between sentences and clauses in an English text. For the purposes of this research, one-third of a novel, namely The Kite Runner written by Khaled Hosseini (2003) and its Persian translation by Mehdi Ghabraei (2006) were scrutinized for any occurrence of shifts of conjunctions. The aim of the research was to test the explicitation hypothesis according to Blum-Kulka (1986) and the model which was followed for the analysis of conjunctive relations was that of Halliday and Hasan (1976). The results of the investigation indicated that the processes of explicitation, implicitation, and also the meaning change were observed in the corpus, although explicitation took a bigger portion in the target text. The analysis of the explicitated conjunctive relations indicated that two devices had been adopted by the translator, namely the addition of conjunctions and replacing punctuation marks with conjunctions. Furthermore, it was found that the translator had explicitated all four types of conjunctive relations, i.e. the additive, adversative, causal and temporal relations; however, from among these conjunctive relations, temporal ones were more explicitly portrayed in the target text.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».