MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2556085914 · doi:10.7202/1037746ar

A Translational and Narratological Approach to Audio Describing Narrative Characters

2016· article· en· W2556085914 sur OpenAlexvenueno aff
Gert Vercauteren

Notice bibliographique

RevueTTR traduction terminologie rédaction · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSubtitles and Audiovisual Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarratologyNarrativeField (mathematics)Character (mathematics)Computer scienceSemioticsLinguisticsFrame (networking)Philosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present article examines two issues in the field of audio description (AD) that so far have received little attention. Research in AD is highly multi- and interdisciplinary, and while semiotics, discourse analysis, narratology and film studies are some of the frameworks that are regularly used to study audio description, few attempts have been made to frame AD within the field of translation studies (TS). The first part of this article, therefore, describes a functionalist approach to audio description, both to strengthen the position of AD within TS and to contribute to a systematization of AD research. In the second part, such a systematic approach is applied to one question deemed “vital” in many national AD guidelines: the audio description of characters. Based on principles from formal narratology, a strategy is developed that allows describers to analyze characters in a structured, general way and to select relevant character information to be included in their descriptions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,715
Score d'incertitude au seuil0,429

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,114 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTTR traduction terminologie rédactionMême sujetSubtitles and Audiovisual MediaTravaux en français237 207