MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4387818278 · doi:10.5430/wjel.v13n8p558

New Slang Expressions-Neologisms to Denote the Phenomena of War: A Translation Aspect of the Neglect

2023· article· en· W4387818278 sur OpenAlexvenueno aff
Vitalina Tarasova, Світлана Романчук, Tetiana Kapitan, Інна Демешко, Tetiana Leleka

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics, Language Diversity, and Identity
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeologismSlangLinguisticsIdeologySociologyComputer sciencePoliticsPhilosophyPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The phenomenon of war broadcasts military discourse, which is often considered a “separate language” full of stylistic figures: rhetoric, puns, metaphors, and neologisms. The latter often function as keys to ideology and thus reflect a certain vision of the world. Such categories pose significant challenges for translation, as these “ideological keys” are often incomprehensible to the target audience. First of all, these are terms with connotations that refer to socio-cultural reality, socio-cultural reality, or derived from connotations known only to the military, which are difficult to translate and, according to some scholars, are untranslatable. The purpose of the article is to propose a theoretical model and a methodological description of the ways of translating slang expressions-neologisms of military discourse that have entered the English language as a result of the war in Ukraine. The result of the work is an analysis of the ways in which Ukrainian slang expressions-neologisms entered the English language and the ways in which they can be translated. Each neologism characterizes a certain category according to the criterion of the channel through which it spreads - through peer-to-peer networks and through the media, respectively. The application of the theory of innovation diffusion to neologism provides food for thought about the typology of speakers in terms of their sensitivity and adaptability to neologisms. The difference between disparaging slang expressions-neologisms, in particular, dysphemisms and ethnic slurs and neologisms with ironic connotations is noted. The conclusions of the study formulated the ways of translating neologisms: borrowing, calquing, literal translation, transposition, modulation, equivalence, adaptation, and translation methods: a combination of calquing/literal translation with explanation or definition, deletion and replacement, and translation by equivalent with the creation of own neologism.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil0,777

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWorld Journal of English LanguageMême sujetLinguistics, Language Diversity, and IdentityTravaux en français237 207