Saudi Phatic Communication in Translation: A Cultural and Linguistic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Adopting a functional approach to translation, this study dives deep into phatic communion expressions, categorizing them in relation to their direct translations in English and identifying culturally equivalent phrases in manual and machine translation. With a newly developed corpus of 157 Saudi Arabic phatic expressions, the study classifies them into eight categories, viz., greetings and rituals, politeness, inquiries about well-being, blessings and good wishes, small talk, acknowledgement and agreement, farewells and departure, and expressions of gratitude and appreciation. The corpus is created from five Arabic language films classified as popular choices on Netflix. The corpus is then translated by 21 final year English Language program students at Shaqra University, KSA, and by Google Translate (GT). Findings show that most frequently phatic expressions are used to express polite and warm introductions, maintaining courteous communication, and for cultural and religious dimensions. Findings also indicate that the Saudi students demonstrated a high degree of communicative translation of the Arabic phatic expressions into English whereas GT output was off the mark and even irrelevant in many instances, making a case for discouraging the use of GT in Saudi translation studies classrooms. The study concludes with pertinent recommendations offering insights that can be useful in fostering understanding and cultural sensitivity among non-Saudis interacting with Saudi individuals, making this study crucial for those in the fields of translation, intercultural communication, and linguistics.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».