The Deliberate Non-Subtitling of L3s in Breaking Bad: A Reception Study
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the results of the first empirical reception study on the deliberate non-subtitling of L3s in the multilingual TV series Breaking Bad . Multilingual films and TV series are on the increase both in terms of success and penetrating wider audiences in a global market. This puts the focus on how multilingualism is conveyed to the audience and how audiences respond to it. While the translation strategies used in multilingual productions have received some attention, audiences’ reactions to them have only been investigated through an analysis of comments posted on an online movie message board. This study presents the results of a survey on the perception of and response to non-translation of L3 segments in a multilingual prestige TV series among hearing viewers. It shows that audiences are not only acutely aware of deliberate non-translation but also actively seek to identify motivations for it, which are context-sensitive and largely coincide with the filmmakers’ motivations for this practice. On the translation-theoretical side, this paper suggests that Corrius and Zabalbeascoa’s (2011) framework for the translation of L3s in dubbing would benefit from a supplement for other translation modes. On the applied side, the findings of this empirical reception study can inform agents in the international film and TV industry about audiences’ viewing preferences and potentially change AVT practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».