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Enregistrement W3193746390 · doi:10.5539/ells.v11n3p77

On the Translation of Poetic Line Drawing from the Perspective of Transitivity

2021· article· en· W3193746390 sur OpenAlexvenueno aff
Qiqi Wang, Jun Gao

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of China
Mots-clésPoetryTransitive relationPerspective (graphical)Equivalence (formal languages)Dynamic and formal equivalenceComputer scienceRealismTranslation (biology)LinguisticsMental processLine (geometry)CognitionEpistemologyPhilosophyPsychologyMachine translationArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Poetic line drawing is a great challenge in translation since its simplicity and realism not only use the simplest words to concisely depict the fact but also enable readers to understand in numerous ways. Taking Tianjingsha·Qiusi as an example, this paper discusses the translation strategies of line drawing in poetry from the perspective of transitivity. By the comparison of three translations, it is found that line drawing can trigger multiple processes in the mental cognition of readers, and in most cases, different translators tend to maintain a certain process type and abandon others, which might lead to some loss of the poem’s original charm and the translation turns out to be inaccurate. However, our study shows that such loss can be remedied through form equivalence strategy, for neither of the process types can be representative of all but only form equivalence can generate the same effect of the original poem.

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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,331
Score d'incertitude au seuil0,197

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2021
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