Inter-Semiotic Translation within the Space of the Multimodal Text
Notice bibliographique
Résumé
Though Jakobson conceptualized inter-semiotic transfer as a valid form of translation between texts some 40 years ago, it remained a relatively marginal area of investigation until recently. Additionally, we may note that information and communication technologies (ICTs) have also markedly modified previously held notions of what constitutes a “text”. Basing my research on these two observations, this paper will draw attention to inter-semiotic translation within the space the newscast, a prime example of an ever-evolving multi-modal text created by newer forms of ICTs. More specifically, the focus lies in how we can posit translational activity in the construction of the newscast (for instance, how the “visual” images translate the “verbal” narration of the newscaster or journalist). This conceptualization of “news-making” will lead us to consider the ways in which cultural stereotypes are created through the “translation” of interacting texts (verbal, visual, aural) on the same interface. To suggest that newscasts, and by extension media, proliferate cultural stereotypes, is by no means novel. However, to consider how inter-semiotic translation plays a role in their creation may be a departure from previous paradigms. In fact, Kress and van Leeuwan state: “This incessant process of ‘translation’, or ‘transcoding’ – ‘transduction’ – between a range of semiotic modes represents […] a better, more adequate understanding of representation and communication (2006:39)”. Furthermore, because cultural stereotyping is often at the root of conflict, this type of investigation becomes, we suggest, all the more worthwhile in understanding how we “translate” difference across borders, semiotic or otherwise.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,028 |
| Communication savante | 0,010 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».