Exploring Stylistic Problems Encountered in Translating Qur’anic Aphoristic Expressions in Surahs Al-Baqarah and Al-Imran to English
Notice bibliographique
Résumé
The stylistic approach in the domain of the Qur’anic research is a relatively forgotten field. To fill this research gap, the current study focuses on the stylistic issues encountered when translating Qur'anic aphoristic expressions into English, as well as gaining a deeper understanding of the styles of rendered versions of these expressions which play a significant role in language as a share of acquiring cultural understanding, figurative meaning, expression power and communicative-pragmatic component. To carry out the study, five verses (ayahs) that include this phenomenon were chosen from Chapter 2 Al-Baqarah (“The Cow”) and Chapter 3 Al Imran (“The Family of Imran”) of the Qur’an. Moreover, a descriptive qualitative method was employed in this study. The study revealed that there were numerous stylistic problems and meaning losses and gains in the intended translation in the translations of Muhammad Taqi-ud-Din Al-Hilali and Muhammad Muhsin Khan(1996); Muhammad A.S. Abdel Haleem (2004), and Muhammad Marmaduke Pickthall (1930). The study also found that the translators utilized several different translation strategies such as faithful renditions, free translation, addition, dynamic equivalence, and formal equivalence. Finally, this study offers a more useful definition of aphorism in the translation of the Holy Qur’an.
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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 | 0,008 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».