English Translation of Verbal Humour in Egyptian Comedy Films
Notice bibliographique
Résumé
Humour is deeply rooted in culture and may differ remarkably across societies. Translating humour interlingually necessitates navigating cultural variations and references, mainly because humour often relies on language-specific elements such as puns, idiomatic expressions and wordplay. Translating these linguistic features while preserving the comedic effect can be particularly challenging. This study investigates the complexity of translating humour that depends on a combination of both cultural and linguistic elements involving play with words and sounds from the Egyptian Arabic vernacular into English. To explore this area, the researchers examine three films in which humour is deemed by viewers as unique. The verbal humour investigated depends heavily on the replacement of words and sounds in a vast array of expressions that include puns, irony, jokes, spoonerisms, malapropisms, collocations, and proverbs. The results of the analysis of 34 examples extracted from the three films demonstrate that the translators of the films rejected several puns in the sense that they disregarded the translation of most puns, while resorting to communicative translation with some other puns. However, with other linguistic humorous devices such as malapropisms, irony, jokes, and spoonerisms, the translator used strategies including explicitation, transposition, literal translation (calque), and omission.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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; 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 ».