Saying “Thank You” for Quality Closed Captions: A Promising Shift in Inviting Access
Notice bibliographique
Résumé
Even as deaf and hard of hearing filmmakers and activists repeatedly call for quality captions on all video content, many non-deaf filmmakers have managed to remain unaware of the need for and purpose of captions. Implicit biases drive many filmmakers to exclude access from their budgets and their films. These biases include a notion that caption users are not a viable audience, concerns that captions will threaten the beauty of video images by covering part of the screen, and an audist attitude that any level and quality of transcription of spoken dialogue must be adequate. The author is a hearing captioner and filmmaker. In this essay, she reflects on how she advocates for film accessibility through captions. She describes her strategy, how she frames “onscreen real estate,” and responses from filmmakers for captions, including the hopeful way that some say thank you. Quality captions are contrasted against woefully inadequate captions—or “craptions”—provided automatically by YouTube and by companies with cut-rate services. The author considers a focus on inviting access rather than waiting for a compliance-based method of only captioning a film when the filmmaker learns it is required.
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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 | 0,016 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».