Audio Description with Audio Subtitling for Dutch Multilingual Films: Manipulating Textual Cohesion on Different Levels
Notice bibliographique
Résumé
There is a strong trend towards multilingualism in Flemish and Dutch films today. In order to make such films accessible for a blind and visually impaired audience, the audio description (AD), which supplies the information from the visuals that cannot be accessed by this target audience, must be combined with audio subtitling (AST), for the translation of the dialogue. Today, a wide variety of strategies is used to accomplish this form of textual manipulation, but current practice is largely based on intuition. The present paper reports on the first phase of a research project carried out on four films, in collaboration with the AD scriptwriter and the sound engineer responsible for the recordings of the Dutch films with AD and AST, two of which will be considered here: Oorlogswinter (Winter in Wartime 2008) and Tirza (2010). The project makes use of four films, but due to limits of space we focus on two only, aiming to reply to three questions. First, we look at how the AST is inserted and whether it interacts with the films’ foreign language dialogue exchanges. Then we consider whether intonation contributes to the coherence of the text. To conclude, the audio and written subtitles are compared. Finally, suggestions for further research are provided.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».