# data[].attributes.headline
Оригінал (Тенденції в розробці носимих медичних пристроїв для здоров'я та фітнесу.)

# data[].attributes.subject
Оригінал (Тенденції в розробці носимих медичних пристроїв для здоров'я та фітнесу.)

# data[].attributes.body
Розробка гелевого електрету, який може стабільно утримувати великий електростатичний заряд

Команда дослідників з NIMS, Університету Хоккайдо та Фармацевтичного університету Мейдзі розробила гелевий електрет, здатний стабільно утримувати великий електростатичний заряд. Після цього команда поєднала цей гель з дуже гнучкими електродами.

Результатом став датчик, який міг сприймати низькочастотні вібрації, створені рухом людини, і перетворювати їх на сигнали вихідної напруги.

Що стосується матеріалу, дослідницька група розробила алкіл-π гель, додавши слідову кількість низькомолекулярного гелеобразователя до алкіл-π рідини. Додавання допомогло отримати гель, модуль пружності якого був у 40 мільйонів разів більший, ніж у його рідкого аналога. Крім того, гель-електрет, отриманий заряджанням цього гелю, досяг 24% збільшення утримання заряду порівняно з основним матеріалом завдяки покращеному обмеженню електростатичних зарядів.

# data[].attributes.attachment_link.title
Носимі пристрої, орієнтовані на здоров’я, стають дедалі життєздатнішими завдяки останнім досягненням

# data[].attributes.attachment_link.description
Дізнайтеся, як носіння, орієнтоване на здоров’я, змінює профілактичну допомогу за допомогою передових технологій і нових датчиків.

# data[].attributes.body
Development of a gel electret that can stably hold a large electrostatic charge

A team of researchers from NIMS, Hokkaido University and Meiji University of Pharmacy has developed a gel electret that can stably hold a large electrostatic charge. The team then combined this gel with highly flexible electrodes.

The result was a sensor that could sense low-frequency vibrations created by human movement and convert them into voltage output signals.

In terms of material, the research team developed an alkyl π gel by adding a trace amount of a low molecular weight gelling agent to an alkyl π liquid. The addition helped to produce a gel whose elastic modulus was 40 million times greater than that of its liquid counterpart. In addition, the electret gel obtained by charging this gel achieved a 24% increase in charge retention compared to the base material due to improved electrostatic charge confinement.

# data[].attributes.body
Developing a gel electrician that can stably store a large electrostatic charge

A team of researchers from NIMS, Hokkaido University, and Meiji University of Pharmaceutical Sciences has developed a gel electrician that can stably store a large electrostatic charge. The team then connected this gel to highly flexible electrodes.

The result was a sensor that could sense low-frequency vibrations generated by human movement and convert them into output voltage signals.

As for the material, the research team developed an alkyl-π gel by adding a trace amount of a low-molecular-weight gel former to an alkyl-π liquid. The addition helped to produce a gel with an elastic modulus 40 million times higher than that of its smaller counterpart. In addition, the gel electrician obtained by charging this gel achieves a 24% increase in charge content over other base materials due to improved confinement of electrostatic charges.

# data[].attributes.body
Development of a gel electret that can stably hold a large electrostatic charge
A team of researchers from NIMS, Hokkaido University and Meiji University of Pharmacy has developed a gel electret capable of stably holding a large electrostatic charge. After that, the team combined this gel with very flexible electrodes.
The result was a sensor that could pick up low-frequency vibrations created by human movement and convert them into output voltage signals.
As for the material, the research team developed an alkyl-π gel by adding a trace amount of a low molecular weight gelling agent to the alkyl-π liquid. The addition helped to obtain a gel whose modulus of elasticity was 40 million times greater than that of its liquid counterpart. In addition, the gel electret obtained by charging this gel achieved a 24% increase in charge retention compared to the base material due to the improved electrostatic charge limit.

# data[].attributes.body
Development of a gel electret that can stably hold a large electrostatic charge
A team of researchers from NIMS, Hokkaido University and Meiji University of Pharmacy has developed a gel electret capable of stably holding a large electrostatic charge. After that, the team combined this gel with very flexible electrodes.
The result was a sensor that could pick up low-frequency vibrations created by human movement and convert them into output voltage signals.
As for the material, the research team developed an alkyl-π gel by adding a trace amount of a low molecular weight gelling agent to the alkyl-π liquid. The addition helped to obtain a gel whose modulus of elasticity was 40 million times greater than that of its liquid counterpart. In addition, the gel electret obtained by charging this gel achieved a 24% increase in charge retention compared to the base material due to the improved electrostatic charge limit.

# data[].attributes.body
Development of a gel electret that can stably hold a large electrostatic charge

A team of researchers from NIMS, Hokkaido University and Meiji University of Pharmacy have developed a gel electret capable of stably holding a large electrostatic charge. The team then combined this gel with very flexible electrodes.

The result was a sensor that could perceive low-frequency vibrations created by human movement and convert them into output voltage signals.

As for the material, the research team developed an alkyl π gel by adding a trace amount of a low molecular weight gelling agent to the alkyl π liquid. The addition helped to obtain a gel whose modulus of elasticity was 40 million times greater than that of its liquid counterpart. In addition, the gel electret obtained by charging this gel achieved a 24% increase in charge retention compared to the base material due to improved electrostatic charge limitation.

# data[].attributes.body
Усі перекладачі впоралися з науковим текстом, але Google Translate зробив грубу помилку, переклавши "електрет" як "electrician" (електрик), що повністю спотворило сенс. Решта перекладачів передали терміни правильно.

DeepL, Microsoft, Bing і Online-translator дали майже ідентичні варіанти, зберігши технічну точність. Вони правильно передали:

"гелевий електрет" → "gel electret" (окрім Google)

"модуль пружності" → "elastic modulus"

"утримання заряду" → "charge retention"

Google Translate окрім "electrician" також переклав "гелеобразователь" як "gel former" (не стандартний термін), що робить його переклад найменш надійним для наукових текстів.

# data[].attributes.body
DeepL – 10/10

Microsoft Translator – 10/10

Bing Translator – 10/10

Online-translator.com – 9/10

Google Translate – 4/10

# data[].attributes.headline
Metaphrase – дослівний переклад

# data[].attributes.subject
Metaphrase – дослівний переклад

# data[].attributes.body
Deepl: Метафора

Google Translate: Метафраза

Microsoft Translator: Метафраза

Bing Translator: Метафраза

Online-translator.com: Метафраз

# data[].attributes.headline
Skopos – ціль перекладу

# data[].attributes.subject
Skopos – ціль перекладу

# data[].attributes.body
Deepl: Скопос

Google Translate: Скопос

Microsoft Translator: Скопос

Bing Translator: Скопос

Online-translator.com: Скопос

# data[].attributes.headline
Intersemiotic translation – міжзнаковий переклад 

# data[].attributes.subject
Intersemiotic translation – міжзнаковий переклад 

# data[].attributes.body
Deepl: Інтерсеміотичний переклад

Google Translate: Міжсеміотичний переклад

Microsoft Translator: Інтерсеміотичний переклад

Bing Translator: Інтерсеміотичний переклад

Online-translator.com: Міжсеміотичний переклад

# data[].attributes.body
Deepl: Можливість перекладу

Google Translate: Перекладність

Microsoft Translator: Перекладабельність

Bing Translator: Перекладабельність

Online-translator.com: Можливість перекладу

# data[].attributes.body
Deepl: Зсув еквівалентності

Google Translate: Зсув еквівалентності

Microsoft Translator: Зсув еквівалентності

Bing Translator: Зсув еквівалентності

Online-translator.com: Зсув еквівалентності

# data[].attributes.body
Deepl: Кальке.

Google Translate: Калька

Microsoft Translator: Калька

Bing Translator: Калька

Online-translator.com: Кальке.

# data[].attributes.body
Deepl: Норма перекладу

Google Translate: Трансляційна норма

Microsoft Translator: Трансляційна норма

Bing Translator: Трансляційна норма

Online-translator.com: Трансляційна норма

# data[].attributes.body
Deepl: Внутрішньомовний переклад

Google Translate: Внутрішньомовний переклад

Microsoft Translator: Внутрішньомовний переклад

Bing Translator: Внутрішньомовний переклад

Online-translator.com: Внутрішньомовний переклад

# data[].attributes.body
Deepl: Перифраз

Google Translate: Перифраза

Microsoft Translator: Перифраза

Bing Translator: Перифраза

Online-translator.com: Периферія

# data[].attributes.headline
Isomorphic structures – ізоморфні структури 

# data[].attributes.subject
Isomorphic structures – ізоморфні структури 

# data[].attributes.body
Deepl: Ізоморфні структури

Google Translate: Ізоморфні структури

Microsoft Translator: Ізоморфні структури

Bing Translator: Ізоморфні структури

Online-translator.com: Ізоморфні структури

# data[].attributes.body
DeepL показав себе найкраще, правильно переклавши більшість термінів, хоча й зробив одну помилку ("Метафора" замість "Метафраза").

Google Translate також добре впорався, але іноді використовував менш поширені варіанти (наприклад, "Міжсеміотичний" замість "Інтерсеміотичний").

Microsoft Translator і Bing Translator працювали однаково (оскільки Bing використовує той же рушій) і дали дуже схожі результати, але з невеликими відхиленнями.

Online-translator.com став аутсайдером — він допустив кілька грубих помилок, таких як "Метафраз" (замість "Метафраза") та "Периферія" (замість "Перифраза").

Для академічних і спеціалізованих термінів DeepL виявився найнадійнішим, тоді як Online-translator.com часто дає неточні варіанти. Google, Microsoft і Bing знаходяться посередині — вони працюють стабільно, але іноді вибирають менш вдалі формулювання.

# data[].attributes.body
DeepL – 9/10

Google Translate – 8/10

Microsoft Translator – 8/10

Bing Translator – 8/10

Online-translator.com – 5/10

# data[].attributes.body
В Китаї число 4 асоціюється зі смертю (бо звучить як “смерть” – sǐ)

Deepl: «Він подарував їй чотири троянди на знак любові».

Google Translate: «Він подарував їй чотири троянди на знак любові».

Microsoft Translator:«Він подарував їй чотири троянди за кохання».

Bing Translator: «Він подарував їй чотири троянди за кохання».

Online-translator.com: Він подарував їй чотири троянди для любові.

# data[].attributes.headline
"They are lucky because their house number is 8."

# data[].attributes.subject
"They are lucky because their house number is 8."

# data[].attributes.body
У Китаї 8 вважається дуже щасливим числом (звучить як "багатство")

Deepl: «Їм пощастило, бо номер їхнього будинку - 8».

Google Translate: «Їм пощастило, бо номер їхнього будинку — 8».

Microsoft Translator: «Їм пощастило, тому що номер їхнього будинку – 8».

Bing Translator: «Їм пощастило, тому що номер їхнього будинку – 8».

Online-translator.com: «Їм пощастило, тому що їх будинок номер 8».

# data[].attributes.headline
"She wore a red dress and number 13 badge to the event."

# data[].attributes.subject
"She wore a red dress and number 13 badge to the event."

# data[].attributes.body
У західних культурах 13 часто асоціюється з нещастям, а червоне — з пристрастю або протестом; але в Азії червоний колір може бути святковим, а 13 — нейтральним.

Deepl: «Вона була одягнена в червону сукню і мала бейдж з номером 13».

Google Translate: «На захід вона була одягнена в червону сукню та бейдж з номером 13».

Microsoft Translator: "На заході вона була одягнена в червону сукню та значок з номером 13".

Bing Translator: "На заході вона була одягнена в червону сукню та значок з номером 13".

Online-translator.com: «Вона носила червону сукню і значок номер 13 на подію».

# data[].attributes.headline
"He booked room number 39 at the hotel."

# data[].attributes.subject
"He booked room number 39 at the hotel."

# data[].attributes.body
У Японії число 39 може читатись як "san-kyuu", що звучить як “thank you” англійською, але носій іншої культури цього не зрозуміє.

Deepl: «Він забронював номер 39 в готелі».

Google Translate: «Він забронював номер номер 39 у готелі».

Microsoft Translator: "Він забронював номер No39 у готелі".

Bing Translator: «Він забронював номер 39 в готелі».

Online-translator.com: «Він забронював номер 39 в готелі».

# data[].attributes.headline
"They refused to sit at table number 14."

# data[].attributes.subject
"They refused to sit at table number 14."

# data[].attributes.body
→ У деяких культурах (наприклад, китайській) 14 звучить схоже на "вмирати гарантовано" (yāo sì), тож число вважається нещасливим.

Deepl: «Вони відмовилися сідати за столик номер 14».

Google Translate: «Вони відмовилися сісти за стіл номер 14».

Microsoft Translator:«Вони відмовилися сідати за стіл No14».

Bing Translator:«Вони відмовилися сідати за стіл No14».

Online-translator.com: «Вони відмовилися сидіти за столом № 14».

# data[].attributes.body
Жоден з перекладачів не намагався адаптувати переклад під культурний контекст — вони просто буквально перекладали речення, не пояснюючи нюансів.

Основні спостереження:

1. Числа (4, 8, 13, 39, 14) – усі перекладачі передали їх цифрами, не додаючи коментарів про їхнє значення в інших культурах.

2. Кольори (червоний) – також переклали буквально, без пояснень.

3. Фрази ("на знак любові", "пощастило") – переклали однаково, без адаптації.

Жоден перекладач не показав глибокого розуміння культурних відмінностей. Вони просто дали точний, але нейтральний переклад. Якби потрібно було пояснити культурний підтекст, довелося б робити це вручну.

# data[].attributes.body
DeepL – 8/10

Google Translate – 7/10

Microsoft Translator – 7/10

Bing Translator – 7/10

Online-translator.com – 6/10

# data[].attributes.headline
 "Культурні відмінності у тлумаченні чисел та їх вплив на повсякденність."

# data[].attributes.subject
 "Культурні відмінності у тлумаченні чисел та їх вплив на повсякденність."