Analysis of Culture-Specific Items and Translation Strategies Applied in Translating Jalal Al-Ahmad’s by the Pen
Notice bibliographique
Résumé
Due to differences across languages, meanings and concepts vary across different languages, too. The most obvious points of difference between languages appear in their literature and their culture-specific items (CSIs), which lead to complexities when transferring meanings and concepts from one language into another. To overcome the complexities arisen from the distinction between languages in the process of translation, translation scholars have proposed different strategies. Newmark’s proposed taxonomy for translating CSIs is the framework for achieving this study. So, after adopting CSIs with Newmark’s (1988) 5 proposed domains of CSIs, we sought to find his proposed translation strategies applied in the English translation of Jalal Al-Ahmad’s By the Pen by Ghanoonparvar (1988) and to evaluate the frequency of each in order to determine which strategy could help the most in translating CSIs. To do so, first, both the source language text and its translation were studied; then, the translation strategies applied were found. Having found the strategies as the sources of the data, they were arranged and analyzed. Results showed that functional equivalent was the most frequently used strategy, and modulation and paraphrase were the least frequently used ones. Findings have pedagogical implications for translation students and literary translators.
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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 | 0,009 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».