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Enregistrement W4404555722 · doi:10.5539/ells.v14n4p53

Digitalized Translation of Chinese Online Literature: Practice and Research

2024· article· en· W4404555722 sur OpenAlexvenueno aff
Lijun Deng

Notice bibliographique

RevueEnglish Language and Literature Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueComputational and Text Analysis Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGuangdong University of Foreign Studies
Mots-clésChinaDiversity (politics)Translation studiesPhenomenonTranslation (biology)Value (mathematics)CriticismComputer scienceSociologyKnowledge managementLinguisticsPolitical scienceEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study thoroughly explores the digitalized translation and overseas dissemination of Chinese online literature from the perspectives of industry practice and academic research. It points out that Chinese online literature has grown from a sub-cultural phenomenon in China to an essential component of contemporary Chinese literature, with digitalized translation being the primary mode for its overseas dissemination. The study defines the concepts of online literature and digitalization, discusses the diversified digitalized translation platforms of Chinese online literature,and analyzes their respective advantages and challenges. Thereafter, it scrutinizes the research on the translation of Chinese online literature, highlighting the richness of research perspectives and the diversity of research content, noting that current researches on the overseas dissemination of Chinese online literature is relatively scarce but holds significant academic and practical value. Finally, it looks forward to the future directions of research on the translation of Chinese online literature, including further exploration on translation content, translation subjects, translation modes, and translation criticism, and emphasizes the importance of theoretical integration and innovation.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,127

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,428 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
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