Strategies Used for Translating Explicit and Implicit Meanings in Shakespeare’s Hamlet Into Arabic: A Relevance-Theoretic Approach
Notice bibliographique
Résumé
With the use of the main assumptions of Relevance Theory (RT), the current research delved into three different Arabic versions of Shakespeare’s play Hamlet (named as Translations A, J and M) with regard to their methods used in treating explicit and implicit meanings. Firstly, concerning the explicit meanings, it was found that such meanings abound with transitional clauses. Although the three translations are, to some extent similar, they are also slightly different. Translation A attempts to use the structures and words with clear import for the hearers, not sticking to one-to-one correspondence. The other two translations (J and M) attempt to preserve the same structure. Secondly, concerning (the) implicit meanings, the study indicated that such meanings are a characteristic property of Hamlet. They render this play very difficult to deal with in terms of translation. By and large, it was found that Translation A and Translation J make use of the RT strategy Weakening the existing assumptions and combining with existing assumptions to generate the needed contextual implications as a tool to render Hamlet into Arabic, whereas Translation M uses the strategy of ‘Eliminating existing assumptions’ to render Hamlet into Arabic. In additions, the study argues that Translation A and Translation J are more faithful to the original text, since they keep mentioning all implicit meanings without omitting any, whilst Translation M is less faithful. Finally, the study found that RT strategy ‘Weakening the existing assumptions’ is mostly adopted according to its important role in keeping the translated text faithful without much loss of meanings and interpretation.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,014 |
| Communication savante | 0,008 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».