The Translational Force of Words: The Journey of “Come” and “Go” into Arabic
Notice bibliographique
Résumé
This study delves into the translational challenges Arabic translators face in preserving the dynamism and multifaceted meanings of ‘come’ and ‘go’ phrasal verbs during translation using machine tools. Though existing literature has focused on linguistic and cultural equivalence, the ‘translational force’ of specific words is still under-researched. The aim of this study is to verify the accuracy of the output across tools, and to conclude how effective these applications were in the given language pair. The study adopts a mixed methods approach with a survey used to identify the most frequently used machine tools for translation by 27 learners of Translation Studies at Shaqra University, Saudi Arabia. Thereafter, a set of frequently used phrasal verbs in English that use the root verbs ‘come’ and ‘go’ were translated by a convenience sample of 27 final year students of translation as well as by using the popular and free translation tools in the English-Arabic language pair. Results indicated that Saudi students enrolled in translation studies used MateCAT, Google Translate, Reverso to a limited extent, but relied more on online dictionaries for translation to and from English. In addition to this, translation of English phrasal verbs was found to be most accurate in MateCat and there too, accuracy in back translation was found to be more accurate in the case of the phrasal verbs formed with ‘come’ at the root than with ‘go’ verb. Finally, it was found that the translation students preferred ‘soft tools’ like English movies for learning, recall, and use of English phrasal verbs in practice. This study is expected to provide a deeper understanding of the concept of "translational force" and its implications for translating dynamic words in the English-Arabic language pair in the realm of machine-based translation tools.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».