Thinking Path Schema of English Translation for Chinese Classics: An Empirical Study on Translation Schema in Translation Courses
Notice bibliographique
Résumé
In view of the complicated translation cognitive process, the study investigated and compared students’ translation process of Chinese Classics through translation thinking path schema. Seventy-six participants learning translation courses based on parallel level in two classes of one Chinese university, some of them trained for four months intentionally, were involved into some translation experiments with selected ancient Chinese classic poems. By the form of discussions, cooperation, or individual written translation, data were gathered from manuscripts, answer sheets, video recordings, think-aloud questionnaires, reflection papers, and interviews, which were integrated and categorized into the process classification evaluation tables in qualitative and quantitative analysis for the empirical study. Through some visible comparing and contrasted data elucidation, results indicated the obvious advantages of making use of the thinking path schema in Chinese Classics translation among trained students, who have presented more diversified translation thinking courses and superior evaluation scores in general. What’s more, author could be regarded as an element considered into the angle of translator, but not an independent angle as other non-Chinese-classic-text translation process, amending the former thinking path schema. Furthermore, the conclusions and amendments after translation experiments could be considered into the dynamic translation process for Chinese classics.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».