Interpreting into an SOV Language: Memory and the Position of the Verb. A Corpus-Based Comparative Study of Interpreted and Non-mediated Speech
Notice bibliographique
Résumé
In Dutch and German subordinate clauses, the verb is generally placed after the clausal constituents (Subject-Object-Verb structure) thereby creating a middle field (or verbal brace). This makes interpreting from SOV into SVO languages particularly challenging as it requires further processing and feats of memory. It often requires interpreters to use specific strategies (for example, anticipation) (Lederer 1981; Liontou 2011). However, few studies have tackled this issue from the point of view of interpreting into SOV languages. Producing SOV structures requires some specific cognitive effort as, for instance, subject properties need to be kept in mind in order to ensure the correct subject-verb agreement across a span of 10 or 20 words. Speakers therefore often opt for a strategy called extraposition, placing specific elements after the verb in order to shorten the brace (Hawkins 1994; Bevilacqua 2009). Dutch speakers use this strategy more often than German speakers (Haeseryn 1990). Given the additional cognitive load generated by the interpreting process (Gile 1999), it may be assumed that interpreters will shorten the verbal brace to a larger extent than native speakers. The present study is based on a corpus of interpreted and non-mediated speeches at the European Parliament and compares middle field lengths as well as extraposition in Dutch and German subordinate clauses. Results from 3460 subordinate clauses confirm that interpreters of both languages shorten the middle field more than native speakers. The study also shows that German interpreters use extraposition more often than native speakers, but this is not the case for Dutch interpreters. Dutch and German interpreters appear to use extraposition partly because they imitate the clause word order of the source speech, showing that, in this case, extraposition can be considered an effort-saving tool.
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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 | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».