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Enregistrement W4387137997 · doi:10.52919/translang.v22i1.934

« ¡Un clásico que nunca falla ! ». Ingeniería lingüística y degustación : la invención como estrategia psicosociodinámica en el trinomio alemán-inglés-español (DE-EN-ES)

2023· article· en· W4387137997 sur OpenAlexaboutno aff
Dominik Kozanda

Notice bibliographique

RevueTraduction et Langues · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSpanish Linguistics and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGermanPersuasionGastronomyLinguisticsAdvertisingMarketingCompetitor analysisBusinessTourismPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Timeless Classic! Linguistic Engineering and Gastronomy: Invention as a Psychosociodynamic Strategy in the German-English-Spanish Trinomial (DE-EN-ES)
 The aviation industry has always been recognized for its focus on the customer experience, and airline menus are a faithful reflection of this commitment. This study highlights that these menus not only offer a wide variety of gastronomic options but also employ linguistic engineering techniques to persuade and entice passengers into making specific choices. By analyzing the menus of Lufthansa, Air Canada, and Iberia on the PUJ- YYZ-AMS-FRA route in December 2022, some of the most common strategies used in linguistic engineering were identified. For instance, German menus from Lufthansa are characterized by their rigor in nominalization and brand exposure, suggesting that the company uses food as a means to promote its brand and differentiate itself from competitors. On the other hand, Air Canada's English menus deliberately use adjectives to convince customers to choose specific options. The same technique applies in the Spanish text of Iberia, where inventions and exclamations are used to tempt passengers into selecting specific culinary choices. It is interesting to note how these strategies are premeditated and strategically applied in the linguistic engineering of airline menus. The way this type of persuasion is linguistically expressed also varies according to the language, suggesting that airlines adapt their techniques to the cultures and linguistic expectations of their customers. Ultimately, this study emphasizes that linguistic engineering is a powerful tool for companies seeking to persuade customers and enhance their overall experience. While this work focused on the menus of the mentioned airlines at a specific moment, similar dynamics are likely to be found in other texts and diverse media. Therefore, linguistic engineering provides an opportunity for companies to develop more effective persuasion and marketing strategies. The application of these strategies can not only improve original texts but also be valuable in the field of transcreation, a highly functional branch in language translation and interpretation. These tacit strategies provide insights that can be considered as an autonomous method to enhance communication and customer satisfaction.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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