Thematic Progression Pattern in Al-Hikam Aphorism Arabic – Bahasa Indonesia and Arabic – English; Systemic Functional Linguistic Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This research investigated the information structure in translated texts Arabic – Bahasa Indonesia and Arabic – English, and how the structure is developed in terms of thematic progression pattern, so the text can be cohesive. This study also examines whether there is a topic change from the source language (SL) to the target language (TL). The method used in this study was divided into three phases: data collection, data analysis, and research report. The total of data used in this research were 435 clauses with thematic structure from 100 aphorisms in al-Hikam aphorisms Arab – Bahasa Indonesia and Arabic – English. The high percentage of unmarked topical theme shows that, textually, the information distribution in the aphorisms Arabic – Bahasa Indonesia and Arabic – English is organized in a coherent and systematic way. There are 64.35% of unmarked topical theme in Arabic – Bahasa Indonesia, and there are 59.62% in Arabic – English. The linear and zig zag progression patterns do not experience shift. Meanwhile, there is a shift in the multiple and distributed patterns. This has an impact on the level of cohesion and wholeness of the message in the thematic structure of al-Hikam aphorisms. Contextually, this research contributes to the study of cross-language and cross-cultural. A translator must be more careful in translating aphorisms in both Arabic – Bahasa Indonesia and Arabic – English since the progression patterns are multiple and distributed. Based on these results, it can be concluded that Theme mapping in information structure is an important thing that a translator should pay attention to.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle