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The translation of scientific documents in general and metadata in particular (article title, abstract, and keywords) is an important issue in the training of researchers whose mother tongue is Spanish, who publish in Spanish and who require partial use of the English language in these key elements. The objective of this research is to analyze the effectiveness of human translation compared to machine translation using a quantitative, descriptive, cross-sectional, and non-experimental study. This study evaluates the translation quality of 410 abstracts of scientific articles from 27 humanities journals published in 2022 in the Mexican Journal Classification System for Science and Technology. The data evaluation is based on a rubric composed of 15 criteria of a syntactic-semantic, lexical-semantic, morphosyntactic, orthotypographical, and pragmatic-cultural nature, assessing human (original) translation and that of three freely available machine translation tools (Google, Microsoft, and Systran). The study analyzes the strengths and weaknesses of human and machine translation, thereby identifying elements of effectiveness of both forms of translation applied to short texts in order to support researchers with limitations in Spanish-English bilingualism.

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La traducción de documentos científicos en general y de los metadatos en particular (título del artículo, resumen y palabras clave) es un tema de importancia en la formación de investigadores cuya lengua materna es el español, publican en español y requieren del uso parcial del idioma inglés en estos elementos clave. El objetivo de esta investigación es analizar los niveles de efectividad de la traducción humana en comparación con la traducción automática, recurriendo al desarrollo de un estudio cuantitativo, descriptivo, transeccional y no experimental, evaluando los niveles de calidad en la traducción de 410 resúmenes de artículos científicos provenientes de 27 revistas del área de humanidades publicados en el año 2022 en el Sistema de Clasificación de Revistas Mexicanas de Ciencia y Tecnología. La evaluación de los datos se basa en una rúbrica compuesta por 15 criterios de tipo sintáctico-semántico, léxico-semántico, morfosintáctico, ortotipográfico y pragmático-cultural, evaluando la traducción humana (original) y de tres traductores automáticos de libre acceso (Google, Microsoft y Systran). El estudio analiza fortalezas y debilidades de la traducción humana y automática, con lo cual se identifican elementos de efectividad de ambas formas de traducción aplicadas a textos breves con fines de favorecer a investigadores con limitantes en el bilingüismo español-inglés.

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