Exploring the Process and Strategies of Chinese–English Abstract Writing Using Machine Translation Tools
Notice bibliographique
Résumé
The present study explores English as a foreign language (EFL) learners’ processes and strategies when using machine translation (MT) tools in academic abstract writing. Eight EFL graduate students were introduced to translation-friendly writing strategies using Google Translate and were required to produce an English abstract with the aid of a machine translation tool. The study used qualitative and quantitative approaches in data collection and analysis. A triangulation process was developed and implemented, including think-aloud protocols during the writing session, surveys, and individual interviews after the writing session. The findings suggested that the translation-friendly writing strategies introduced to the participants were useful in enhancing the quality of their writing. Each participant demonstrated individual strategic uses of MT. Among the various strategies reported, back translation was the most commonly adopted one; that is, they first composed an abstract in Chinese (L1) and engaged in multiple rounds of translation between Chinese and English using MT; when problems were identified in the English abstract, they modified the Chinese abstract using translation-friendly writing strategies to enhance the quality of MT translation output. Most of the translation problems identified by the participants were related to non-academic expressions. While participants were satisfied with the quality of the abstracts produced with the aid of MT, they raised ethical concerns regarding the use of MT in academic writing. These findings suggest that MT has fundamentally changed the process of academic writing in English and call for the re-examination of the purpose of academic writing instruction and the approaches employed.
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,025 | 0,183 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».