What’s Up, Tiger Lily? On Woody Allen and the Screen Translator’s Trojan Horse1
Notice bibliographique
Résumé
Woody Allen made his transition from stand-up comedy to cinema not as an author, but as a dialogue adaptor and film dubber. In 1966, he transformed a Japanese spy thriller into an American comedy by removing the film’s original dialogue and soundtracks, and then synchronizing a new dialogue of his own penning with the original film’s images. The result wasWhat’s Up, Tiger Lily?(1966), a film where Allen forces a cast of unwitting Japanese characters to act out one narrative visibly as they speak out another audibly. The film suggests a number of intriguing theoretical vectors for those interested in the subject of screen translation as a mode of intercultural appropriation (or misappropriation).What’s Up, Tiger Lily?,first of all, is a comedic exploration of authorial status in cinema. Indeed, the lesser status of “re-writer” becomes Allen’s cover, a way to avoid taking responsibility for a film that not only indulges in the most counterintuitive of experiments in the sound-image relationship, but also creates a particularly condescending form of Asian exploitation. Perhaps most important, however, is the perspective that the film offers on the voice-image antagonism implicit in any foreign-language dubbed film. Allen’s film may well offer a way for theory to transcend the aura of negativity with which academic discourse tends to surround the practice of dubbing, specifically by putting the latter to use in the service of intercultural parody. Michael Cronin’s latest work on globalization and Hollywood (2009) offers some helpful concepts for examining Allen’s film.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».