Notice bibliographique
Résumé
This issue of TranscUlturAl includes a variety of articles that reflect how rich and diverse the theme of translation and performance is because they draw from various disciplines, such as music, theatre, comics, poetry, and image studies.While translation itself, of course, can be viewed as performative the aim of this collection is primarily to explore what happens to translation when it is involved in performance.Since performing arts are multimodal, the translator must pay attention to the nonverbal dimensions of a performance, such as gestures, facial expressions, images, movements, visual perspectives, sounds, timing or lighting, in addition to language.In this way, opera translation involves more than libretti and surtitles, song translation more than poetry, drama translation more than dialogue, and film translation more than the constraints dictated by the choice of dubbing or subtitling.The text on which a performance is based does not stand alone since its meaning only achieves its full potential through the performer's interpretation of it.For translators this presents a huge challenge because no matter how apt their lexical choices or how clever their turns of phrase, they always need to consider how suitable those are for the performer.Indeed, the very best textual translation of a song may prove to be unusable if the singer discovers that the words do not match the notes because, for example, the natural accentuation of a particular language interferes with the rhythm of the music.
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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 | 0,008 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,014 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,141 | 0,078 |
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 ».