Investigating Saudi Student Translators’ Difficulties and Strategies in Translating English Culture-bound and Idiomatic Expressions: A Quantitative Study
Notice bibliographique
Résumé
Given the scarcity of studies looking into EFL student translators’ difficulties and strategies revealed in tasks involving translation of English idioms, this study inspected both the translation problems and strategies reported by Saudi university students majoring in English translation when translating English culture-bound expressions and idioms into Arabic. To achieve this aim, the researchers recruited a random sample of 90 Saudi female students to complete a 30-item translation test that required written translation, followed by a short self-devised questionnaire. Validity and reliability for both study instruments were established by test-piloting and translation verification checks. The various translation strategies used by the participants were categorized according to existing strategic processing frameworks developed by Baker (1992) and Newmark (1998). This study revealed how the process of translating English idioms posed some difficulties for most of participating student translators. In particular, two main translation problems were observed: unsuccessful attempts to achieve item equivalence into Arabic, and inadequate knowledge of strategic translation. Moreover, the study reported a variety of five main translation strategies (paraphrasing, partial equivalence, omissions, use of precise English expressions, and total equivalence) being used in the test. Drawing on the study findings, some pedagogical implications and recommendations were presented and discussed.
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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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».