In Keeping with New Translation Quality Assessment (TQA) Trends: From Planning to Applying a Viable Rubric to Assess Quality of Literary Translation
محل انتشار: مطالعات زبان کاربردی ایران، دوره: 13، شماره: 1
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 248
فایل این مقاله در 24 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJALS-13-1_012
تاریخ نمایه سازی: 26 دی 1400
چکیده مقاله:
Recently translation researchers have endeavored to adopt new directions in the current translation quality assessment (TQA) approaches. To this end, they made them more congruent with the desired requirements of a translator’s competence, especially considering the latest paradigm shifts, including ideological skewing and localization (Tiselius & Hild, ۲۰۱۷). Thus, such frameworks as Angelelli’s (۲۰۰۹) definition of translation competence (TC), as the study’s theoretical framework, need to be improved. An attempt was made in this study to design a rubric based on the proposed TQA model representing the TC construct with its comprehensive sub-components and finally, to test its applicability to the Persian translation of The Catcher in the Rye. The assessment procedure through which the obtained results were textually analyzed based on the proposed rubric specifically for each sub-component, revealed the inadequacy of the translation quality on the whole and the underlying implications of the rubric’s applicability to other translation products.
کلیدواژه ها:
Translation quality assessment (TQA) ، translation competence (TC) ، Ideological skewing ، Literary Translation ، Rubric
نویسندگان
Sara Zandian
English Department, Faculty of Foreign Languages, University of Isfahan, Isfahan, Iran
saeed ketabi
English Department, Faculty of Foreign Languages, University of Isfahan, Isfahan, Iran
Hossein Vahid Dastjerdi
English Department, Faculty of Foreign Languages, University of Isfahan, Isfahan, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :