Sense-for-Sense Translation and the Dilemma of Comprehensibility in Translating Jordanian-Laden Proverbs: A Literary Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Arising from the fact that there is always a top priority in choosing the appropriate equivalence with texts that are not straightforwardly understood we argued that cultural approximation strategies such as functional equivalence or what Fredrich Schleiermacher termed “domesticized translation” can be the best choice in translating culturespecific items i.e., proverbs and proverbial expressions. In this paper, we investigated the translatability of a number of culturally-laden expressions, mainly prevailing in Jordan. We also suggested translations that, we believe, captured the intended messages of the origin. Refuting arguments that advocated the employment of word-for-word translation, we argued that sense-for-sense and/or domesticized translation can function more faithfully and naturally within texts loaded with cultural components provided that translators should prove fluent and competent in the TL culture. Our argument is highly based upon our strong sensation that the audience in the TL doesn’t want to experience hard times in decoding much foreignized terms but he or she wants to feel at ease by living and dealing with domestic experiences that reflect upon his/her culture. Key words : Equivalence; Word-for-word translation; Sense-forsense translation; Text-typology; Domesticing translation; Foreingized translation
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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 | 0,034 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,051 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».