An Introduction to the Ambiguity Tolerance: As a Source of Variation in English-Persian Translation
Notice bibliographique
Résumé
Different individuals provide different translations of different qualities of the same text. This may be due to one’s dominant cognitive style and individuals’ particular personal characteristics (Khoshsima & Hashemi Toroujeni, 2017) in general or ambiguity tolerance in particular. A certain degree of ambiguity tolerance (henceforth AI) has been found to facilitate language learning (Chapelle, 1983; Ehrman, 1999; Ely, 1995). However, this influential factor has been largely overlooked in translation studies. The purpose of this study was to find the relationship between AT and translation quality by identifying the expected positive correlation between the level of AT and the numbers of translation errors. Out of the 56 undergraduates of English-Persian Translation at Chabahar Maritime University (CMU), a sample of 34 top students was selected based on their scores on the reading comprehension which enjoys a special focus in many contexts (Khoshsima & Rezaeian Tiyar, 2014) and structure subtests of the TOEFL. The participants responded to the SLTAS questionnaire for AT developed by Ely (1995). The questionnaire had a high alpha internal consistency reliability of .84 and standardized item alpha of .84. In the next stage of the research, the participants translated a short passage of contemporary English into Persian, which was assessed using the SICAL III scale for TQA developed and used by Canadian Government’s Translation Bureau as its official TQA model (Williams, 1989). Then, to find the relationship between the level of ambiguity tolerance in undergraduates of English-Persian translation at Chabahar Maritime University and their translation quality, analysis of the collected data revealed a significant positive correlation (r=440, p<.05) between the participants’ degree of AT and the numbers of errors in their translations. Controlling for SL proficiency, the correlation was still significantly positive (r=.397, p<.05). Accordingly, it was concluded that the more intolerant of ambiguity a person is, the more errors s/he is likely to make while translating; conversely, the more tolerant of ambiguity a person is, the higher the quality of his/her translation will be. Therefore as expected, analysis of the data revealed a positive correlation throughout the sample between ambiguity intolerance and translation quality.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».