The Impact of the Source Language in Spanish Translations: A Survey on English Counterfactuals ‘Should have’
Notice bibliographique
Résumé
The present article shows that the most frequent way of translating Should have + Past participle in Spanish is the word-by-word translation Debería haber. This preference is not coherent with the language use of natives at three levels: (i) the marginal role of modal verbs to express the speaker’s subjectivity in Spanish; (ii) the preferred use of modal verbs in the past participle position (e.g., No hubiese debido tener libros); and (iii) the predominant use of the pluperfect subjunctive as a prompting tense for counterfactual readings. Our survey is based on 1.7 million-word Social Sciences corpus covering 8 essays, 4 political biographies and 2 dystopian novels. In all, 9 sentences containing should have + past participle were analyzed. The translations were crossed with a reference corpus in Spanish containing 154 million words (CREA). The translators’ preference by Debería haber has an effect in the output texts’ readability since it implies a reversal in the frequencies of the Spanish constructions pertaining to the irrealis semantic domain. Our results provide empirical cues to prevent the word-by-word translation Debería haber, such as avoiding infinitive periphrastic constructions or favoring subjunctive mood’s tenses.
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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 | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».