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Enregistrement W4391065305 · doi:10.5539/ijel.v14n1p30

Translation Research on Conceptual Metaphor in the 2023 Chinese Government Work Report

2024· article· en· W4391065305 sur OpenAlexvenueno aff
Yi Li, Guangjie Tang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of English Linguistics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage, Metaphor, and Cognition
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetaphorConceptual metaphorRhetoricPoliticsRhetorical questionSociologyGovernment (linguistics)LinguisticsEpistemologyPolitical scienceLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In traditional rhetoric, metaphor is simply a rhetorical device used to make the mentioned things more understandable. It was not until 1980 that two cognitive linguists, George Lakoff and Mark Johnson (1980) argued in Metaphors We Live By that the essence of metaphor is the cognitive mechanism by which abstract things are explained through concrete things, shifting the study of metaphor from the linguistic level to the cognitive level. Later on, Lakoff (1996) analyzed political metaphor from a cognitive perspective for the first time in Moral Politics, which drives the upsurge of research on conceptual metaphor in political discourse. Political discourse usually uses metaphor to conceptualize the political ideas and issues it aims to disseminate, and the use of conceptual metaphor is closely related to national culture, so the translation of conceptual metaphor has become the key to the overseas publicity of political discourse. On March 5, 2023, Premier Li Keqiang delivered Chinese Government Work Report at the opening meeting of the first session of the 14th National People’s Congress. After reading the official translation on www.china.org.cn, the authors find that the Report contains a wealth of conceptual metaphors, and whether the translation of these metaphors is appropriate or not will affect the accuracy of people’s understanding of the Report. Based on Lakoff and Johnson’s (1980) conceptual metaphor theory and Group’s (2007) metaphor identification procedure, this paper takes the 2023 Chinese Government Work Report and its English translation version on www.china.org.cn as the research corpus. Through manual screening, classification and statistics of conceptual metaphors, this paper explores ten types of conceptual metaphor models, namely human metaphor, journey metaphor, war metaphor, cultural metaphor, architecture metaphor, water metaphor, animal and plant metaphor, machine metaphor, line metaphor as well as object metaphor. Based on Xiao’s (2005) cognitive strategy of metaphor translation, this paper also analyzes the translation of ten types of conceptual metaphors. This paper attempts to explore the following three research questions: (1) What are the types of metaphorical patterns in the Report? (2) How are the conceptual metaphors used in the Report and what cultural connotations and images are conveyed by them? (3) How to effectively translate conceptual metaphors in the Report to achieve a better understanding of the target audience? Microsoft Office (Word and Excel) is used as a statistical tool and a mapping tool to count specific conceptual metaphor categories and record typical metaphor keywords, and visualize the data of the proportion of various types. This paper tries to summarize and analyze the cultural connotations and images conveyed by the conceptual metaphors, so as to provide help for the English translation of Chinese political discourse and promote the international dissemination of Chinese political ideas. Through the analysis of conceptual metaphors, we can judge that although the political concepts in the Report is abstract, conceptual metaphors can express them more concretely and more easily understood by the audience through the mapping from the source domain to the target domain.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,010
Études des sciences et des technologies0,0040,007
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,338 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2024
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