Translation Purposes Determine Everything? Appellation Translation in Northern Shaanxi Folk Songs Based on Corpus Method
Notice bibliographique
Résumé
This study employs the skopos theory to analyze the translation methods used for appellations in Northern Shaanxi folk songs, a prominent genre in Chinese folk songs. The skopos theory emphasizes the importance of understanding and respecting the purpose of a translation, as it ultimately shapes the translation process and outcome. The English translations by Wang Hongyin and Wang Zhanbin are used to create a bilingual Chinese-English parallel corpus using a corpus technique. Additionally, to help the corpus software retrieve important statistics, the appellations and translation methods are manually annotated with the pertinent software. This study identifies seven primary categories of appellations, including those related to love, characters, laborers, family, mythology, allusions, and Buddhist figures. It explores the translation methods applied to each category, revealing that Wang Hongyin and Wang Zhanbin creatively adapt these appellations to convey their essence and significance to English-speaking readers while adhering to the skopos theory’s principles. This article contributes valuable insights into the translation of Northern Shaanxi folk songs, transcending cultural boundaries and enhancing cross-cultural understanding.
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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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».