An Examination of the Errors Committed by Iranian MA Students in their Translation of Advertisement Slogans Based on Keshavarz’s Taxonomy of Errors
Notice bibliographique
Résumé
The present work is an attempt to reveal the nature of translating advertisement slogans over two different cultures by investigating the errors that will occur by Iranian MA translation students in translating a corpus of advertisements from English into Persian and vice versa. The sample of this study consisted of sixty MA students of translation studies who were randomly selected from three Azad university branches (Fars Science and Research branch, Tehran Science and Research and Bandar Abbas Azad University). The instruments used for data collection included a questionnaire consisted of eight advertising slogans in English and seven in Persian for products that were internationally marketed. The statistical procedure to analyze the data was Chi-square procedure to illustrate the frequency and percentage of errors occurrence. The results demonstrated that the ratio of wrong answers in the two languages is not the same. Generally, participants committed more errors in the translation of the Persian advertisement slogans comparing to English ones. Most errors participants committed in Persian translation slogans were related to grammatical and lexical interferences and most errors participants committed in English translation slogans were related to misunderstanding and misinterpretation of semantic and pragmatic aspects of the slogans.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».