The (non-)translation of English-language, embedded social media quotes in Norwegian and Spanish online news texts: Effects of assumed levels of reader proficiency?
Notice bibliographique
Résumé
In this article, we investigate journalist-translators’ strategies in dealing with English-language embedded social media quotes (ESMQs) in Norwegian and Spanish online news texts. Embedded social media quoting is a relatively new, but fast-growing phenomenon, which has yet to receive much scholarly attention. A few possible reasons for the (non-)translation of ESMQs in their surrounding main texts have been suggested in the hitherto scant literature, but one important hypothesis has not yet been introduced, namely that journalist-translators’ assumptions regarding the degree of English proficiency in their readers might influence their decisions regarding whether to translate (and how to translate). In this article, we present a comparison of the (non-)translation of 120 ESMQs in Norwegian vs. Spanish online news texts, which shows that there are in fact no significant differences in the rate of non-translation of these quotes, despite the fact that Norway and Spain are countries where English proficiency is assumed to be high vs. low, respectively. This means that assumed proficiency in the source language does not play the expected role in guiding journalist-translators’ decisions in our study, except if one can say that non-translation is chosen for two different reasons in the two groups: 1) a high degree of faith in the English proficiency of readers (in the Norwegian case), and 2) a low degree of confidence in one’s own English proficiency leading to translation avoidance (in the Spanish case). We conclude that qualitative research looking into various groups of journalist-translators’ motivations for (non)translation is needed.
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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 | 0,017 | 0,199 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».