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Enregistrement W2567502087 · doi:10.71781/13741

Le sous titrage en français des séries télévisées américaines : normes linguistiques et pratiques professionnelles

2016· dissertation· fr· W2567502087 sur OpenAlexaboutno aff
Valérie Florentin

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

De nos jours, les séries télévisées américaines représentent une part incontournable de la culture populaire, à tel point que plusieurs traductions audiovisuelles coexistent au sein de la francophonie. Outre le doublage qui permet leur diffusion à la télévision, elles peuvent être sous titrées jusqu’à trois fois soit, en ordre chronologique : par des fans sur Internet; au Québec, pour la vente sur DVD en Amérique du Nord; et en France, pour la vente sur DVD en Europe. Pourtant, bien que ces trois sous titrages répondent aux mêmes contraintes linguistiques (celles de la langue française) et techniques (diffusion au petit écran), ils diffèrent dans leur traitement des dialogues originaux. Nous établissons dans un premier temps les pratiques à l’œuvre auprès des professionnels et des amateurs. Par la suite, l’analyse des traductions ainsi que le recours à un corpus comparable de séries télévisées françaises et québécoises permettent d’établir les normes linguistiques (notamment eu égard à la variété) et culturelles appliquées par les différents traducteurs et, subsidiairement, de définir ce que cache l’appellation « Canadian French ». Cette thèse s’inscrit dans le cadre des études descriptives et sociologiques. Nous y décrivons la réalité professionnelle des traducteurs de l’audiovisuel et l’influence que les fansubbers exercent non seulement sur la pratique professionnelle, mais aussi sur de nouvelles méthodes de formation de la prochaine génération de traducteurs. Par ailleurs, en étudiant plusieurs traductions d’une même œuvre, nous démontrons que les variétés de français ne sauraient justifier, à elles seules, la multiplication de l’offre en sous titrage, vu le faible taux de différences purement linguistiques.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,544

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,008
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,002

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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