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Enregistrement W7000884188

I Just Wish the World was Twice as Big and Half of it was Still Unexplored:\nAn Exploration of the Translation of Adjectives in Travel Guides

2018· dissertation· en· W7000884188 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUtrecht University Repository (Utrecht University) · 2018
Typedissertation
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStyle (visual arts)WishLexical itemTranslation (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As explored the world is, as Sir David Attenborough exclaims in his famous quote, as unexplored research on adjectives in translation is, let alone research on adjectives in translation within a specific genre, and what the effects and causes may be of particular (consistent) choices and/or shifts. Through a corpus of seven English source texts and seven Dutch target texts, the translation of adjectives in travel guides are explored. All texts are from the same publisher, Rough Guides, and they are divided into two subgenres: cities and countries. The cities are Barcelona, Istanbul and Rome, while the countries are Brazil, Canada, Kenya and Laos. Rough Guides is one of the frontrunners to develop a highly characteristic, personal style of writing, and is know for their clever style, where descriptive elements (such as adjectives) are used to portray wit, enthusiasm, and other characteristic traits. In total, 1,050 adjectives were collected from this corpus. The results showed that roughly twenty percent of all adjectives were not regularly translated in these travel guides, but either omitted or edited. The three most commonly used strategies in edited adjectives are: the replacement of adjectives with lexically deviant adjectives, the “emphasis change” strategy, and the “information change” strategy. The effect of these omitted and edited adjectives is that the target texts are more disconnected and flatter, and the specific style that Rough Guides is known for is diminished. Readers of the target text will also perceive the location differently, which may have further implications on their decisions to visit certain places. The results also showed that objective adjectives are more likely to be omitted, subjective adjectives to be edited, and objective adjectives to be regularly translated. This curiosity has led to the conclusion that the function of the target text is not to be strictly informative, but rather a blend of the three text functions: informative, expressive and appellative. It can also be speculated that the target audience was the reason behind these omitted and edited adjectives.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,069
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,177 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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