Google Translate: Análisis de errores en traducciones español-inglés en textos sobre nutrición

Autores
Clerici, Carolina; Caballero, Alcides Diego; Becerra, María Florencia; Chirino, Carolina; Bastida, Danisa; Gänswein, Valérie; Migueles, Francisco; Naef, Elisa Fernanda
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
La traducción automática en línea (TAL) surge como una herramienta para solucionar la problemáticadel científico no angloparlante a la hora de publicar sus investigaciones. Una de estas herramientases Google Translate (GT), por ello es necesario conocer su funcionamiento en textos específicos denutrición para explotar su potencial y conocer sus limitaciones. Se realizó un análisis exploratoriodescriptivo de errores de traducción automática con GT, utilizando artículos de una revista argentinaespecializada en nutrición. La investigación fue llevada a cabo en tres etapas: registro de errores,cuantificación y clasificación. Se observó que muchos ocurrieron debido a una redacción poco claradel artículo original. Los errores más frecuentes fueron la traducción de siglas y los tecnicismos. Seregistró una media de 54 errores por artículo. A partir de ello, se construyó una matriz de análisis detipos de errores más comunes y se registró evidencia empírica de errores de TAL en el área específicade la nutrición.
Online Machine Translation (MT) emerges as a tool to solve the problem that non-English-speaking scientists face when publishing their research. One of these tools is Google Translate (GT), but it is necessary to know how it works in specific nutrition texts to exploit its potential and recognize its limitations. An exploratory-descriptive analysis of automatic translation errors with GT was performed, using articles from an Argentinian nutrition journal. It was carried out in three stages: error recording, quantification and classification. Many errors were noted to have occurred due to unclear wording of the original article. The most frequent errors were the translation of acronyms and technical terms. An average of 54 errors were recorded per article. The study led to the construction of a matrix of analysis of the most common types of errors and it was possible to record empirical evidence of MT errors in the specific area of nutrition.
Fil: Clerici, Carolina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Bromatología; Argentina
Fil: Caballero, Alcides Diego. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Bromatología; Argentina
Fil: Becerra, María Florencia. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Bromatología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina
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Fil: Naef, Elisa Fernanda. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Bromatología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Cientificas y Tecnicas. Centro Cientifico Tecnologico Conicet - Santa Fe. Instituto de Ciencia y Tecnologia de Los Alimentos de Entre Rios. - Universidad Nacional de Entre Rios. Instituto de Ciencia y Tecnologia de Los Alimentos de Entre Rios.; Argentina
Materia
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nutrición
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Nivel de accesibilidad
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Condiciones de uso
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Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
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Se realizó un análisis exploratoriodescriptivo de errores de traducción automática con GT, utilizando artículos de una revista argentinaespecializada en nutrición. La investigación fue llevada a cabo en tres etapas: registro de errores,cuantificación y clasificación. Se observó que muchos ocurrieron debido a una redacción poco claradel artículo original. Los errores más frecuentes fueron la traducción de siglas y los tecnicismos. Seregistró una media de 54 errores por artículo. A partir de ello, se construyó una matriz de análisis detipos de errores más comunes y se registró evidencia empírica de errores de TAL en el área específicade la nutrición.Online Machine Translation (MT) emerges as a tool to solve the problem that non-English-speaking scientists face when publishing their research. One of these tools is Google Translate (GT), but it is necessary to know how it works in specific nutrition texts to exploit its potential and recognize its limitations. An exploratory-descriptive analysis of automatic translation errors with GT was performed, using articles from an Argentinian nutrition journal. It was carried out in three stages: error recording, quantification and classification. Many errors were noted to have occurred due to unclear wording of the original article. The most frequent errors were the translation of acronyms and technical terms. An average of 54 errors were recorded per article. The study led to the construction of a matrix of analysis of the most common types of errors and it was possible to record empirical evidence of MT errors in the specific area of nutrition.Fil: Clerici, Carolina. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Bromatología; ArgentinaFil: Caballero, Alcides Diego. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Bromatología; ArgentinaFil: Becerra, María Florencia. Universidad Nacional de Entre Ríos. Facultad de Bromatología; Argentina. 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Online Machine Translation (MT) emerges as a tool to solve the problem that non-English-speaking scientists face when publishing their research. One of these tools is Google Translate (GT), but it is necessary to know how it works in specific nutrition texts to exploit its potential and recognize its limitations. An exploratory-descriptive analysis of automatic translation errors with GT was performed, using articles from an Argentinian nutrition journal. It was carried out in three stages: error recording, quantification and classification. Many errors were noted to have occurred due to unclear wording of the original article. The most frequent errors were the translation of acronyms and technical terms. An average of 54 errors were recorded per article. The study led to the construction of a matrix of analysis of the most common types of errors and it was possible to record empirical evidence of MT errors in the specific area of nutrition.
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