# data[].attributes.headline
Переклад фрази 4-ма онлайн ресурсами.

# data[].attributes.subject
Переклад фрази 4-ма онлайн ресурсами.

# data[].attributes.body
"Запах сирних крокетів заповнював кухню."

# data[].attributes.body
The smell of cheese croquettes filled the kitchen.

# data[].attributes.body
"The smell of cheese croquettes filled up the kitchen."

# data[].attributes.body
"The smell of cheese croquettes filled the kitchen."

# data[].attributes.body
"The smell of cheese croquettes filled the kitchen."

# data[].attributes.headline
Порівняння та оцінка

# data[].attributes.subject
Порівняння та оцінка

# data[].attributes.body
Всі перекладачі окрім DeepL надали однакові варіанти перекладу. DeepL надав варіанти заміни слів у реченні.

Google Tranclator - 7

DeepL - 10

Bing Translator - 6

Online-translator.com - 4

# data[].attributes.headline
Переклад тексту 4-ма онлайн ресурсами.

# data[].attributes.subject
Переклад тексту 4-ма онлайн ресурсами.

# data[].attributes.body
Дослідники дізналися, що близько 700 тисяч років тому Homo heidelbergensis почали розширюватися за межі свого традиційного ареалу. Вони знайшли докази у вигляді скам’янілостей.

Отримані результати можуть підтримати гіпотезу єдиного еволюційного шляху, яка стверджує, що зміна клімату 700 тисяч років тому призвела до більш жарких та посушливих умов у Південній Африці та реакція Homo heidelbergensis на ці зміни зрештою призвела до появи Homo sapiens.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Поширення людства по земній кулі нерозривно пов'язане з навколишніми умовами. Дослідницька група з Пусанського національного університету в Південній Кореї оприлюднила свою роботу, що базується на моделюванні за допомогою суперкомп'ютерів, яке показало, наскільки зростання людства обумовлене змінами клімату в доісторичні часи. Команда з Пусана, очолювана фізиком-кліматологом Акселем Тіммерманном, використала "безпрецедентну перехідну модель загальної циркуляції, пов'язану з плейстоценом, у поєднанні з великою компіляцією скам'янілостей і археологічних даних для вивчення просторово-часової придатності довкілля".

Ця модель, яку команда назвала симуляцією "2ma", "відтворює ключові записи палеоклімату, такі як температура поверхні моря в тропіках, антарктична температура, гідроклімат східної Африки та літній мусон у Східній Азії, у тісній згоді з палео-реконструкціями". Робота вчених опублікована у журналі Nature.

По суті, команда вивчила, як 41-тисячорічна циклічність опадів та зміни температури, спричинені осьовим коливанням Землі, вплинули на доступність ресурсів для перших людей та наших близьких родичів.

Об'єднавши штучні дані, отримані в результаті моделювання 2ma, з даними про скам'янілості та археологічні знахідки, команда отримала дані про місця, де, швидше за все, жили homo sapiens і наші генетичні відгалуження.

Було виявлено незвичайні тенденції. Наприклад, дослідники дізналися, що близько 700 тисяч років тому Homo heidelbergensis (європейський різновид людини прямоходячої, яка жила в Європі та Західній Азії між 700 і 200 тис. років тому. Вважається попередником неандертальця) почали розширюватися за межі свого традиційного ареалу. Вони могли це зробити, тому що еліптична орбіта нашої планети створювала на той час більш вологі та придатні для життя кліматичні умови.
Моделювання спроектувало рух цих сприятливих "плям" Землею. А дослідники знайшли докази у вигляді скам'янілостей, місця знаходження яких переміщалися за цими "плямами".

"Глобальна колекція черепів та інструментів не розподілена у часі випадковим чином. Вона слідує за шаблоном", - сказав Тіммерманн.

Отримані результати можуть підтримати гіпотезу єдиного еволюційного шляху, яка стверджує, що зміна клімату 700 тисяч років тому призвела до більш жарких та посушливих умов у Південній Африці та реакція Homo heidelbergensis на ці зміни зрештою призвела до появи Homo sapiens.

Главный ученый NASA уверен, что инопланетная жизнь будет обнаружена в течение 20 лет

Триває конкурс авторів ІТС. Напиши статтю про розвиток ігор, геймінг та ігрові девайси та вигравай професійне ігрове кермо Logitech G923 Racing Wheel, або одну з низькопрофільних ігрових клавіатур Logitech G815 LIGHTSYNC RGB Mechanical Gaming Keyboard!

# data[].attributes.attachment_link.title
Моделювання за допомогою суперкомп'ютерів показало, як клімат вплинув на міграцію ранніх людей за останні 2 мільйони років і міг призвести до появи Homo sapiens

# data[].attributes.attachment_link.description
Поширення людства по земній кулі нерозривно пов'язане з навколишніми умовами. Дос

# data[].attributes.body
Researchers have learned that about 700,000 years ago, Homo heidelbergensis began to expand beyond its traditional range. They found evidence in the form of fossils.

The findings may support the single evolutionary pathway hypothesis, which states that climate change 700,000 years ago led to hotter and drier conditions in southern Africa, and Homo heidelbergensis' response to these changes eventually led to Homo sapiens.

# data[].attributes.headline
Порівняння та оцінка

# data[].attributes.subject
Порівняння та оцінка

# data[].attributes.body
Всі перекладачі +/- надали однакові варіанти перекладу. У перекладачі Bing текст перекладу відрізняється від решти.

Google Tranclator - 6

DeepL - 10

Bing Translator - 8

Online-translator.com - 5

# data[].attributes.body
The researchers learned that about 700 thousand years ago, Homo heidelbergensis began to expand beyond its traditional range. They found evidence in the form of fossils.

The findings may support the single evolutionary pathway hypothesis, which states that climate change 700 thousand years ago led to hotter and drier conditions in South Africa and Homo heidelbergensis' response to these changes eventually led to the emergence of Homo sapiens.

# data[].attributes.body
The researchers learned that about 700,000 years ago, Homo heidelbergensis began to expand beyond its traditional range. They found evidence in the form of fossils.

The results may support the single evolutionary path hypothesis, which states that climate change 700,000 years ago led to hotter and drier conditions in South Africa, and Homo heidelbergensis' response to these changes eventually led to the emergence of Homo sapiens.

# data[].attributes.body
Researchers learned that about 700 thousand years ago, Homo heidelbergensis began to expand beyond its traditional range. They found evidence in the form of fossils.

The findings could support the single evolutionary pathway hypothesis, which claims that climate change 700 thousands of years ago led to hotter, drier conditions in South Africa and Homo heidelbergensis's response to these changes eventually led to Homo sapiens.

# data[].attributes.headline
Переклад вислову 

# data[].attributes.subject
Переклад вислову 

# data[].attributes.body
"Після того, як він виграв у казино, він вирішив, що це йому судилося."

# data[].attributes.body
"After he won at the casino, he decided it was destined for him."

# data[].attributes.body
"After he won at the casino, he decided he was destined for it."

# data[].attributes.body
"After he won at the casino, he decided that it was his destiny."

# data[].attributes.body
"After he won at the casino, he decided he was destined to do so."

# data[].attributes.headline
Переклад вислову з ідіоматичним значенням

# data[].attributes.subject
Переклад вислову з ідіоматичним значенням

# data[].attributes.body
"Завдяки його наполегливості, він здолав гору роботи та вражаюче впорався з усіма завданнями."

# data[].attributes.body
"Thanks to his persistence, he overcame a mountain of work and performed impressively in all tasks."

# data[].attributes.body
"Thanks to his perseverance, he overcame a mountain of work and did an impressive job."

# data[].attributes.body
"Thanks to his perseverance, he overcame a mountain of work and impressively coped with all tasks."

# data[].attributes.body
"Thanks to his perseverance, he overcame the mountain of work and amazingly coped with all the tasks."

# data[].attributes.body
"Після того, як він виграв у казино, він вирішив, що це йому судилося"

1. Google Translate: "After he won at the casino, he decided he was destined for it."

- Переклад правильно вражає ідіоматичне значення, але може бути трошки граматично важко сприйнятим.

2. DeepL: "After he won at the casino, he decided that it was his destiny."

- Ідеально передає ідіоматичне значення та контекст речення.

3. Bing Translator: "After he won at the casino, he decided he was destined to do so."

- Також влучний переклад, відображає ідіоматичне значення.

4. Online-translator.com: "After he won at the casino, he decided it was destined for him."

- Теж передає ідіоматичне значення, але може бути трошки менш точним за решта.

"Завдяки його наполегливості, він здолав гору роботи та вражаюче впорався з усіма завданнями."

1. Google Translate: "Thanks to his persistence, he overcame a mountain of work and performed impressively in all tasks."

- Гарно передає ідіоматичне значення, але трошки формально.

2. DeepL: "Thanks to his perseverance, he overcame a mountain of work and did an impressive job."

- Точний переклад з правильним ідіоматичним вираженням.

3. Bing Translator: "Thanks to his perseverance, he overcame a mountain of work and impressively coped with all tasks."

- Точний переклад із вірним ідіоматичним виразом.

4. Online-translator.com: "Thanks to his perseverance, he overcame the mountain of work and amazingly coped with all the tasks."

- Точний переклад із сильним ідіоматичним вираженням.

# data[].attributes.headline
Фрази або слова, коли машинний переклад не враховує або неправильно перекладає:

# data[].attributes.subject
Фрази або слова, коли машинний переклад не враховує або неправильно перекладає:

# data[].attributes.body
"Після того, як він виграв у казино, він вирішив, що це йому судилося"

1. Google Translate:

- Неправильний переклад: "destined for it" може бути розуміним, але менш точним, оскільки ідіома "it was destined for him" передає більш точно ідейне значення.

2. DeepL:

- Немає суттєвих помилок.

3. Bing Translator:

- Неправильний переклад: "destined to do so" трошки втрачає ідіоматичне значення оригіналу.

4. Online-translator.com:

- Немає суттєвих помилок, але можна вважати, що "destined for him" більш точний переклад.

"Завдяки його наполегливості, він здолав гору роботи та вражаюче впорався з усіма завданнями."

1. Google Translate:

- Неправильний переклад: "performed impressively in all tasks" може передати загальний зміст, але менше точно відображає ідіоматичне значення "впорався".

2. DeepL:

- Немає суттєвих помилок.

3. Bing Translator:

- Немає суттєвих помилок.

4. Online-translator.com:

- Можна вважати, що "amazingly coped with all the tasks" більш точно передає ідіоматичне значення "впорався".

# data[].attributes.body
1. Lost in Translation:

В ситуаціях, коли оригінальний зміст чого-небудь втрачається під час перекладу.

2. To Read Between the Lines:

Розуміти прихований сенс або інформацію, яку не виражено відкрито.

3. The Ball Is in Your Court:

Тепер на тебе поставлено завдання чи рішення.

4. To Put It in a Nutshell:

Виразно та коротко описати складне питання чи ідею.

5. To Beat Around the Bush:

Уникаючи прямої мови; не висловлюючися явно.

6. To Get the Hang of It:

Розуміти або навчитися робити щось після тривалого часу.

7. To Have a Knack for Something:

Мати природний талант чи здібність до чогось.

8. To Break the Ice:

Спробувати полегшити напругу або невпевненість у новому колективі чи ситуації.

9. To Learn the Ropes:

Навчатися основам чого-небудь або здобувати необхідні навички.

10. To Cross That Bridge When You Come to It:

Вирішити проблему, коли вона дійсно виникне, а не передчасно перейматися.

# data[].attributes.body
1. Загублені в перекладі

2. Читати між рядків

3. М'яч на вашому полі

4. Щоб покласти це в двох словах

5. Ходити навколо даху

6. Зрозуміти це

7. Мати хист до чогось

8. Зламати лід

9. Вивчити мотузки

10. Щоб перетнути той міст, коли ви підійдете до нього

# data[].attributes.body
1. Загублені в перекладі

2. Читати між рядків

3. М'яч на вашому полі

4. Коротко кажучи

5. Ходити навколо пальця

6. Щоб зрозуміти, як це робиться

7. Мати хист до чогось

8. Розбити лід

9. Вивчити мотузки

10. Щоб перейти міст, коли до нього дійдеш

# data[].attributes.body
1. Труднощі перекладу

2. Читати між рядків

3. М'яч на вашому майданчику

4. У двох словах

5. Ходити навколо куща

6. Освоїтися

7. Мати хист до чогось

8. Розтопити лід

9. Вивчити мотузки

10. Щоб перейти цей міст, коли ви прийдете до нього

# data[].attributes.body
1. Загублені в перекладі

2. Читати між рядками

3. М'яч у вашому суді

4. Покласти його в двох словах

5. Бити навколо куща

6. Щоб отримати повісити його

7. Щоб мати знання для чогось

8. Щоб зламати лід

9. Вчити мотузки

10. Щоб перетнути цей міст, коли ви прийдете до нього

# data[].attributes.body
DeepL найбільше вдалий у передачі ідіоматичних висловів. Він здебільшого зберігає точність і ідіоматичність перекладів. Google Translate та Bing Translator частково відображають загальний зміст, але зазнають втрати у точності та ідіоматичності більш ніж DeepL. Online-translator.com дещо менше точний та ідіоматичний у деяких випадках.

# data[].attributes.headline
Оцінка сервісів

# data[].attributes.subject
Оцінка сервісів

# data[].attributes.body
Google Translate - 5

Deep L - 8

Bing Translator - 6

Online-translator.com. - 3

# data[].attributes.headline
Переклад речення,  яке  має  відсутність  граматичної  коректності

# data[].attributes.subject
Переклад речення,  яке  має  відсутність  граматичної  коректності

# data[].attributes.body
"I seen them together, and it looks like they're having a great time."

# data[].attributes.body
«Я бачив їх разом, і, здається, вони чудово проводять час».

# data[].attributes.body
"Я бачив їх разом, і, схоже, вони чудово проводять час".

# data[].attributes.body
«Я бачив їх разом, і, схоже, вони чудово проводять час».

# data[].attributes.body
«Я бачив їх разом, і схоже, що вони чудово проводять час».

# data[].attributes.headline
3 речення з невірною граматикою.

# data[].attributes.subject
3 речення з невірною граматикою.

# data[].attributes.body
1. "She don't know about the surprise party we planning for her birthday."

2. "Me and my friends are going to the beach next weekend, it's gonna be so fun!"

3. "He don't like vegetables, so he never eat them."

# data[].attributes.body
1. «Вона не знає про вечірку-сюрприз, яку ми плануємо на її день народження».

2. «Ми з друзями збираємося на пляж наступних вихідних, буде так весело!»

3. «Він не любить овочів, тому ніколи їх не їсть».

# data[].attributes.body
1. "Вона не знає про вечірку-сюрприз, яку ми плануємо на її день народження".

2. "Ми з друзями їдемо на пляж на наступних вихідних, буде дуже весело!"

3. "Він не любить овочі, тому ніколи їх не їсть".

# data[].attributes.body
1. «Вона не знає про вечірку-сюрприз, яку ми плануємо на її день народження».

2. «Ми з друзями підемо на пляж у найближчі вихідні, це буде так весело!»

3. «Він не любить овочі, тому ніколи їх не їсть».

# data[].attributes.body
1. «Вона не знає про вечірку-сюрприз, яку ми плануємо на її день народження».

2. «Я і мої друзі їдемо на пляж в найближчі вихідні, це буде так весело!»

3. «Він не любить овочі, тому ніколи їх не їсть».

# data[].attributes.body
В жодному сервісі на перекладі на відображено граматичних помилок мовою оригіналу, тому кожен машинний переклад вірно переклав речення.

# data[].attributes.headline
Оцінка сервісів

# data[].attributes.subject
Оцінка сервісів

# data[].attributes.body
Google Translate - 7

Deep L - 8

Bing Translator -6

Online-translator.com. - 6

# data[].attributes.headline
 Текст з низькочастотною лексикою

# data[].attributes.subject
 Текст з низькочастотною лексикою

# data[].attributes.body
Автоматизація виробництва жахає багатьох робітників, бо роботи, які раніше робили люди, зараз виконують машини. Ринок праці відчуває цей удар: зникає потреба у простих ручних операціях, що призводить до безробіття серед тих, хто не має високоспеціалізованих навичок. Одночасно це викликає попит на фахівців, які можуть обслуговувати та вдосконалювати ці автоматизовані системи. Такий розкол в навичках може викликати соціальні виклики та нерівності на ринку праці.

# data[].attributes.body
Manufacturing automation terrifies many workers, because jobs that used to be done by humans are now being done by machines. The labor market is feeling this blow: the need for simple manual operations is disappearing, leading to unemployment among those without highly specialized skills. At the same time, this creates a demand for specialists who can maintain and improve these automated systems. Such a divide in skills can cause social challenges and inequalities in the labor market.

# data[].attributes.body
Automation of production terrifies many workers because the work that used to be done by people is now being done by machines. The labor market is feeling the impact: there is no longer a need for simple manual operations, leading to unemployment among those without highly specialized skills. At the same time, this creates a demand for specialists who can maintain and improve these automated systems. This skills split can cause social challenges and inequalities in the labor market.

# data[].attributes.body
Automation of production terrifies many workers, because the work that used to be done by humans is now done by machines. The labor market feels this blow: there is no need for simple manual operations, which leads to unemployment among those who do not have highly specialized skills. At the same time, it creates a demand for specialists who can maintain and improve these automated systems. Such a split in skills can cause social challenges and inequalities in the labor market.

# data[].attributes.body
Automation of production horrifies many workers, because the work that people used to do is now done by machines. The labor market is feeling this blow: the need for simple manual operations disappears, which leads to unemployment among those who do not have highly specialized skills. At the same time, this causes a demand for specialists who can maintain and improve these automated systems. Such a split in skills can cause social challenges and inequalities in the labour market.

# data[].attributes.body
Google Translate: Текст зберіг оригінальний зміст і ефективно передаває низькочастотну лексику та специфічні вирази. Зазначена термінологія, така як “безробіття”, “високоспеціалізовані навички” та “автоматизовані системи”, правильно врахована.

Deep L: Текст зберігає оригінальний сенс і вдається в передачі низькочастотної лексики. Терміни, такі як “безробіття”, “високоспеціалізовані навички” та “автоматизовані системи”, правильно використані.

Bing Translator: Переклад вдається передати суть оригіналу та враховує низькочастотну лексику. Терміни, такі як “безробіття”, “високоспеціалізовані навички” та “автоматизовані системи”, використані вірно.

Online-translator.com: Текст зберігає основний зміст та передає низькочастотну лексику. Використання термінів, таких як “безробіття”, “високоспеціалізовані навички” та “автоматизовані системи”, вказує на правильне розуміння теми.

# data[].attributes.headline
10-ть низькочастотних виразів/слів

# data[].attributes.subject
10-ть низькочастотних виразів/слів

# data[].attributes.body
1. Автоматизація

2. Роботизація

3. Виробництво

4. Ручні операції

5. Безробіття

6. Високоспеціалізовані навички

7. Автоматизовані системи

8. Соціальні виклики

9. Нерівності

10. Ринок праці

# data[].attributes.body
1. Automation

2. Robotization

3. Production

4. Manual operations

5. Unemployment

6. Highly specialized skills

7. Automated systems

8. Social challenges

9. Inequalities

10. Labor market

# data[].attributes.body
1. Automation

2. Robotization

3. Production

4. Manual operations

5. Unemployment

6. Highly specialized skills

7. Automated systems

8. Social challenges

9. Inequalities

10. Labor market

# data[].attributes.body
1. Automation

2. Robotization

3. Production

4. Manual Operations

5. Unemployment

6. Highly specialized skills

7. Automated Systems

8. Social Challenges

9. Inequalities

10. Labor market

# data[].attributes.body
1. Automation

2. Robotization

3. Production

4. Manual operations

5. Unemployment

6. Highly specialized skills

7. Automated systems

8. Social challenges

9. Inequalities

10. Labor market

# data[].attributes.body
Усі перекладачі приблизно однаково добре переклали текст/слова.

Google Translate - 8

Deep L - 9

Bing Translator - 8

Online-translator.com. - 8

# data[].attributes.headline
5 фраз або виразів, які можуть бути по-різному сприйняті в різних культурах

# data[].attributes.subject
5 фраз або виразів, які можуть бути по-різному сприйняті в різних культурах

# data[].attributes.body
1. "Права рука" - у багатьох культурах рука, яку людина вважає головною, може мати позитивне значення, тоді як в інших культурах це може сприйматися як образливо.

2. "Ліворуч" - в деяких культурах ліва сторона може асоціюватися із негативними аспектами, в той час як у інших це може бути нейтральним.

3. "Вищий/нижчий" - у деяких культурах вищий рівень може вказувати на престиж чи силу, а в інших це може розглядатися як приниження.

4. "Північ/південь" - у деяких культурах північ може асоціюватися з холодом та суворістю, тоді як в інших це може бути символом чистоти та світла.

5. "Обличчя в сторону" - у багатьох культурах вважається неввічливим звертати обличчя або стопи до священних об'єктів чи авторитетних осіб, що може впливати на орієнтацію в просторі під час молитви чи спілкування.

# data[].attributes.body
1. "Right hand"

2. "Left"

3. "Higher/lower"

4. "North/South"

5. "Face to the side"

# data[].attributes.body
1. "Right hand"

2. "Left"

3. "Higher/lower"

4. "North/South"

5. "Face to the side"

# data[].attributes.body
1. "The Right Hand"

2. "Left"

3. "Higher/Lower"

4. "North/South"

5. "Face to the Side"

# data[].attributes.body
1. "The Right Hand"

2. "Left"

3. "Higher/Lower"

4. "North/South"

5. "Face Aside"

# data[].attributes.body
У всіх перекладачів, включаючи Google Translate, DeepL, Bing Translator та Online-translator.com, враховується культурний контекст у перекладі виразів, які мають велике значення в певних культурах. Терміни передаються відповідно до їхнього культурного значення.

# data[].attributes.body
Google Translate - 8

Deep L - 8

Bing Translator - 8

Online-translator.com. - 9