The Use of Linguistic Landscape as a Training Resource for Developing Students’ Translation Competence
Notice bibliographique
Résumé
This study is an attempt to investigate the efficacy of using linguistic landscape scripts as a training material to develop student translators’ translation competence. Focusing on the sub-competences stated in PACTE’s model of translation competence, namely the bilingual, extra-linguistic, strategic and knowledge about translation sub-competences, the study, based on the participants’ reflective feedback and instructor’s observations, aims to determine whether the use of bilingual public signs with translational content can help translation students develop their translation competence. The qualitative data used in the study were collected via focus group discussions, instructor’s observations and a survey to obtain students’ perspectives. The study found out that through discussion, evaluation and reflection on authentic materials taken from students’ environment, students can raise their bilingual, procedural and strategic awareness, which contributes to development of self-confidence in decision-making and problem-solving skills in the translation process. Furthermore, the study revealed that the use of such authentic experiential materials can provide students with a range of practices, actors and factors related to the process of translation that enhances their extra-linguistic competence and knowledge about translation, which eventually enables them produce translations that conform to the standards of meaningfulness, appropriateness and correctness required by the target audience.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».