Cohesive Devices in Translator Training: A Study Based on a Romanian Translational Learner Corpus
Notice bibliographique
Résumé
Formal links are naturally associated with cohesion as one of the main features of discourse. Cohesion has been extensively discussed in the literature especially in terms of the mechanisms generating it, but also in terms of its equivalence in translation. As with any type of discourse, the communicative value of translated texts is enhanced by their cohesive texture. Less attention has been granted to the translation of formal links carrying additional functions though. This study examines some cohesive devices in student translations with a special focus on the translatability of ellipsis, substitution and reference when they are enriched with stylistic, sociolectal and rhetorical values. The study is based on a translational learner corpus consisting of Romanian graduate students’ translations of a short story from English into Romanian. The methodology for assessing and analyzing the learner corpus is of both quantitative and qualitative nature and employs simplification, explicitation and neutralization. The conclusions comprise insights into some problematic areas in the trainees’ translations, as well as observations related to contrastive aspects of cohesive devices between English and Romanian. A teaching methodology is subsequently derived from the findings in an attempt to offer a more comprehensive approach to the pedagogy of translating cohesive devices with stylistic load.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».