Analysis of Culture-Specific Items and Translation Strategies Applied in Translating Jalal Al-Ahmad’s by the Pen
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<p>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 <em>By the Pen</em> 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.</p>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle