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Record W7120376067

Translating a country: a study of the translation of cultural markers in Portuguese/English parallel corpora from texts about the Brazilian population census

2018· dissertation· pt· W7120376067 on OpenAlexaboutno aff
Aline Milani Romeiro Pereira

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2018
Typedissertation
Languagept
FieldArts and Humanities
Topiclinguistics and terminology studies
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCensusPopulationCorpus linguisticsText corpus
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Este trabalho apresenta um estudo da tradução para a língua inglesa de textos dos tipos release jornalístico e questionário, relativos ao Censo Demográfico 2010 e disponibilizados no website do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), com ênfase nas soluções tradutórias dadas aos vocábulos considerados marcadores culturais, pertencentes aos domínios da cultura ecológica, ideológica, material e social (AUBERT, 1981, 2006). Tomando como arcabouço teórico os Estudos da Tradução Baseados em Corpus (ETBC) (BAKER, 1993, 1995, 1996; CAMARGO, 2005, 2007), fundamentos da Linguística de Corpus (BERBER SARDINHA, 2000, 2004), e fazendo uso do programa WordSmith Tools, foram analisadas as soluções adotadas, à luz das modalidades de tradução de Aubert (1998), e identificados traços característicos da linguagem da tradução (BAKER, 1996), a saber: explicitação, normalização e simplificação, no corpus traduzido. Também foram feitas comparações com corpora de mesma temática formados por textos originalmente escritos em inglês e obtidos dos websites dos institutos internacionais US Census Bureau e Statistics Canada. Os resultados apontam os domínios da cultura social e ideológica como os mais e os menos frequentes, respectivamente, nas traduções. Os marcadores de maior chavicidade foram indígenas, nos releases, e município, no questionário. Quanto às modalidades, as mais recorrentes nos textos analisados foram: omissão, tradução literal, modulação e transposição. Dada a reduzida presença das características da tradução no questionário, este aspecto foi analisado a partir de exemplos dos releases, apenas, sendo a explicitação a marca menos observada, e a normalização, a característica mais presente nos textos. A comparação com os corpora dos institutos internacionais supracitados evidenciou a existência de três palavras-chave coincidentes nos releases census, population e household(s) e de apenas uma palavra-chave no caso do questionário person(s). As opções tradutórias adotadas para os marcadores culturais no texto do IBGE não foram encontradas nos corpora comparáveis.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.567
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.035
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.231 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
Has abstractyes

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