Accommodating Audience Needs in Islamic Subtitling: A Case of Manipulation?
Notice bibliographique
Résumé
The field of subtitling has its own spatial and temporal challenges and constraints, which are further compounded in the case of translating Islamic programmes because of the culture-specific translation problems. Subtitlers have to bridge the cultural gap and accommodate audience needs, without the possibility of resorting to footnotes, glossaries, or explanatory notes. This may warrant some conscious changes to the Arabic source text (ST) to achieve maximum intelligibility in the English target text (TT). Manipulation in translation has mostly been used in a negative sense to mean a vicious attempt to alter STs to promote a dominant culture and ideology. In Islamic subtitling on the satellite channel Iqraa, this is far from being true as the Arabic text rewriting involves the activation of certain strategies to render complex Islamic concepts intelligible to a wider, international audience. This paper examines how audiovisual translators of the Iqraa satellite channel make conscious alterations to the ST, especially in the case of Iltifat – a rhetorical device in Arabic utilizing a reference/referent shift to involve the audience and achieve a heightened dramatic effect – as well as in the case of code-switching between Classical and Colloquial Arabic. The case study under scrutiny is two audiovisual programmes by two Islamic televangelists, who speak in Egyptian Colloquial Arabic.
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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 | 0,018 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,020 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».