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Enregistrement W2888651172 · doi:10.22158/sll.v2n3p205

Translation of Onomatopoeia: Somewhere between Equivalence and Function

2018· article· en· W2888651172 sur OpenAlexaff
Mojde Yaqubi, Rawshan Ibrahim Tahir, Mansour Amini

Notice bibliographique

RevueStudies in Linguistics and Literature · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOnomatopoeiaPersianLinguisticsEquivalence (formal languages)Computer scienceNatural language processingArtificial intelligencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<em>English-Persian translation of novels deals with the challenges of understanding and transferring different linguistic aspects such as those of onomatopoeias. These elements are expected to create difficulties for translators as they are realized differently in English and Persian. Although some studies have been done to identify onomatopoeias in different languages, they are less debated in the area of translation. This study concentrates on English translation of 125 onomatopoeias in the novel A Tale of Two cities written by Charles Dickens and their Persian translations done by two translators. It aims at identifying English onomatopoeias in the corpus and the translation techniques used for translating them by the two translators. Furthermore, taking prospective approach, it comparatively assesses the two translated versions in terms of their success of translation of onomatopoeias from English into Persian. Finally this study aims at proposing a guideline which helps the translators to translate onomatopoeias in English Novels into Persian.</em>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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