Translator Identity and the Development of Multilingual Resources for Language Learning
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Although a range of studies suggest that translation is a valuable pedagogical tool for language learning, the process of translation has not been adequately investigated. Further, the identity of the translator is invisible in much research on translation. To address these gaps in the field, the author draws on a self‐study of her translation of English books into Bangla and uses narrative inquiry methods to investigate the process of translation and the negotiation of identity. Drawing its theoretical underpinnings from Norton’s work on identity (Darvin & Norton, 2015; Norton, 2013), the author investigates how she navigated her translator identity with respect to investment, capital, and ideology. Extending Nida’s formal and functional equivalence in translation (Nida & de Waard, 1986), the author develops a “continuum of equivalence” model to facilitate decision‐making in the translation process and illustrates how she used this model in her English‐Bangla translations. Drawing on her study, the author makes the case that the model could enhance the use of translation as a pedagogical tool to promote language learners’ critical language awareness, multicultural knowledge, and creative thinking. Further, her study makes visible the identity of the translator, an important stakeholder in the promotion of multilingualism in language education internationally.
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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 | 0,026 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,012 |
| Communication savante | 0,017 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».