De-mystifying Translation : Introducing Translation to Non-translators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
<P>This textbook provides an accessible introduction to the field of translation for students of other disciplines and readers who are not translators. It provides students outside the translation profession with a greater awareness of, and appreciation for, what goes into translation. Providing readers with tools for their own personal translation-related needs, this book encourages an ethical approach to translation and offers an insight into translation as a possible career.</P> <P>This textbook covers foundational concepts; key figures, groups, and events; tools and resources for non-professional translation tasks; and the types of translation that non-translators are liable to encounter. Each chapter includes practical activities, annotated further reading, and summaries of key points suitable for use in classrooms, online teaching, or self-study. There is also a glossary of key terms.</P> <P><I>De-mystifying Translation: Introducing Translation to Non-translators </I>is the ideal text for any non-specialist taking a course on translation and for anyone interested in learning more about the field of translation and translation studies.</P> <P>The Open Access version of this book, available at http://www.taylorfrancis.com, has been made available under a Creative Commons (CC-BY-NC-ND) 4.0 license.</P>
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,047 | 0,029 |
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 découle