Translating Mad Cow Disease: A Case Study of Subtitling for a Television News Magazine
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores how discourse is reframed in audiovisual translation in a well-known South Korean television news magazine, PD Swuchep [ PD Notebook ]. The episode under consideration raised serious questions regarding the safety of US beef and the conduct of South Korean officials responsible for negotiating imported beef in the Korea-US Free Trade Agreement talks. The program, which contained sound bites of interviews in English subtitled in Korean, created uproar in the South Korean society and played a significant role in touching off many months of massive street rallies against the government for its alleged sloppy handling of the beef import negotiation talks. Based on the view that subtitling for television news is a practice of “entextualization,” the study argues that (1) different degrees of discursive transformations in the target text cumulatively work to support and exaggerate the risk of the transmission of mad cow disease as a result of eating American beef; and (2) the discursive transformation is reinforced by institutionally defined roles and procedures for target text production. The findings suggest that one of the main criteria for the selection of target text expressions may be the narrative relevance of the political slant of the translation to the story of the program. Furthermore, the narrative of the target text may not necessarily be consensually co-constructed by participants. On the contrary, it is often a product of conflict-ridden processes that are characterized by tensions and differences in power relationships among people in different roles in the media institution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».