A Linguistic Analysis on Errors Committed by Jordanian EFL Undergraduate Students: A Case of News Headlines in Jordanian Newspapers
Notice bibliographique
Résumé
<p>This study investigated some linguistic errors committed by Jordanian EFL undergraduate students when translating news headlines in Jordanian newspapers from Arabic to English and vice versa. The data of the study was collected through a test composed of (30) English news headlines and (30) Arabic ones covering various areas of news occurring in a large corpus of Jordanian newspapers, i.e., two leading and prominent newspapers were selected. The test was administrated to a randomly selected sample consisting of (40 female, 20 male) third and fourth year undergraduate students in the Department of English Language and Literature in the Faculty of Educational Sciences and Arts at UNRWA University in Amman, Jordan. Results from the first analysis of the translated Arabic news headlines indicated that the EFL students had grammatical and lexical errors respectively. The second analysis of the translated Arabic news headlines showed that the EFL students had inadequate knowledge of the English headlines rules. The analysis of the translated English headlines revealed that the EFL students’ main difficulties were grammatical followed by discoursal and lexical types. In light of these results, the researcher proposes a number of pedagogical recommendations related to translating news headlines and future research<em>.</em></p>
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».