The Role of Coherence in Text Approaching and Comprehension: Applications in Translation Didactics
Notice bibliographique
Résumé
The communicative text-linguistic approach to the study of texts and their theoretical and methodological problems plays an important role in Translation Studies and in Translation Didactics. The need to use and utilise the textual factors in the translation process and teaching is apparent in various linguistic and translational theories given that Translation, an act of speech and communication, is not performed at the level of language, but at the level of the text and discourse, utilising both linguistic and extralinguistic devices. This paper examines one of the seven textual factors, according to the basic theory of de Beaugrande and Dressler, i.e., the factor of coherence. Given that coherence expresses the logical consistency of utterances in terms of content – and therefore the construction of meaning – concepts such as knowledge, patterns and types of knowledge, frames and scripts, memory, are crucial for describing and examining this factor when approaching and understanding a text. Moreover, the interconnection of text linguistics, translation and cognition is evident, considering de Beaugrande’s argument (1999) that “text linguistics has always had a resolutely cognitive orientation because the text must be described as both product and process.” Furthermore, we shall examine how teachers of translation courses may take into account these concepts and elements when choosing texts for translation purposes, and utilise the theory of high-coherence and low-coherence texts (D. McNamara) in order to assist translator trainees in enhancing their extralinguistic knowledge and in using their prior knowledge during the comprehension/decoding phase of the translation act.
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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 | 0,015 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».