This study focuses on the notions of explicitation and implicitation in translation and aims to provide empirical evidence for operational asymmetry (Klaudy 2001). Bi-directional (SL=L1→TL=L2 and SL=L2→TL=L1) comparisons show that when explicitation takes place in the L1→L2 direction, implicitation can be observed in the L2→L1 direction. This phenomenon is referred to as symmetric explicitation. It may also happen, however, that when explicitation is carried out in the L1→L2 direction, no implicitation occurs in the L2→L1 direction. This phenomenon is referred to as asymmetric explicitation. It would be logical to suppose that all cases of language-specific explicitation in the L1→L2 direction are symmetrical (i.e., matched by implicitation in the L2→L1 direction), but this does not seem to be the case. The present paper reports on the findings of an empirical study designed to investigate the validity of the asymmetry hypothesis in the translation of reporting verbs in literary texts translated from English into Hungarian and from Hungarian into English. Using the method of two-way qualitative translation analysis, the study demonstrates that translators tend to prefer the more explicit forms to the more implicit ones in both directions and often fail to perform implicitation. The study may thus provide further evidence for the assumption that semantic explicitation is in fact a universal translation strategy.
No abstract
Abstract. Consider a graph directed iterated function system (GIFS) on the line which consists of similarities. Assuming neither any separation conditions, nor any restrictions on the contractions, we compute the almost sure dimension of the attractor. Then we apply our result to give a partial answer to an open problem in the field of fractal image recognition concerning some self-affine graph directed attractors in space.1. Introduction. Mauldin and Williams [6] computed the Hausdorff dimension of the attractor for a Graph Directed Iterated Function System (GIFS) of similarities in R d assuming that the cylinders are, in some sense, well separated. If we drop the separation condition in the Mauldin-Williams theorem, we can expect only "almost all" type results. In this paper we prove such a result on the line assuming neither any separation conditions nor any restrictions on the contraction ratios. The only thing we have to assume is that the matrix of the directed graph is irreducible. Our research was motivated by an open problem in the field of fractal image compression. This problem is about the box-counting dimension of a certain graph directed non-conformal attractor in space. Using techniques similar to the ones in [4], we can reduce this problem to the computation of the attractor of some GIFS on the line with overlapping cylinders.
A tanulmány áttekinti a tág értelemben vett fordítástudomány (a nyelvi közvetítés tudományos kutatása) interdiszciplináris és összetett jelenségeinek empirikus vizsgálatához alkalmazható kutatási módszerek sajátosságait. A tudományos kutatások fajtáinak (elméleti és empirikus, primer és szekunder) és általános minőségi standardjainak bemutatása mellett felvázolja a kvalitatív, kvantitatív és kevert módszerű megközelítések jellemzőit, alapelveit és minőségi követelményeit. A legfontosabb ismérvek felsorolásával támpontot nyújt a kutatás céljának és kérdéseinek megfogalmazásához, valamint az eredmények alapján készülő írások (szakcikkek, disszertációk stb.) módszertani fejezetének megírásához. Mivel a fordítás komplex nyelvi, kognitív és társadalmi jelenség, amely egyszerre nyilvánul meg produktumként és folyamatként, kutatás során nem csupán a fordítás eredményeként keletkező célnyelvi szövegproduktum sajátosságainak feltárására és leírására lehet szükség, hanem a szövegalkotási és -értelmezési folyamat, a folyamat résztvevői és a fordítás kontextusa megismerésére is. Ezért a tanulmány a nyelvi közvetítés empirikus kutatása négy fő irányának, vagyis az eredményre, a folyamatra, a résztvevő(k)re és a kontextusra orientált vizsgálatoknak a bemutatásával zárul, és hazai vagy nemzetközi példákkal illusztrálja a módszerek alkalmazását.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.