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Enregistrement W4377832650 · doi:10.24310/redit.2022.v1ixv-xvi.16634

Audiodescription d’un film d’animation: défis d’un projet pratique universitaire

2023· article· fr· W4377832650 sur OpenAlexaff
Iulia Mihalache

Notice bibliographique

Revueredit - Revista Electrónica de Didáctica de la Traducción y la Interpretación · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSubtitles and Audiovisual Media
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtComputer graphics (images)Computer scienceHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’audiodescription (AD) est un service d’assistance artistique et médiatique en plein essor « qui rend les produits audiovisuels accessibles et agréables pour le public aveugle et les personnes malvoyantes en transférant des images et des sons flous dans une narration verbale qui interagit avec les dialogues et les sons du texte original avec lequel elle forme un tout cohérent » (Reviers et Vercauteren 2013 dans Vercauteren 2016 : 11). Comme objet d’étude et comme pratique intersémiotique, intersémiosphérique ou intermodale, l’audiodescription est devenue un domaine d’intérêt majeur non seulement en traduction audiovisuelle, mais aussi en traductologie (Taylor et Perego 2022). Cet intérêt va de pair avec les développements technologiques dans l’industrie de la traduction qui reflètent quelques tendances mondiales, parmi lesquelles l’augmentation du besoin de localisation (traduction) audiovisuelle (Bussey 2019 : en ligne). Dans cet article, nous présentons et analysons notre propre performance, en tant qu’étudiante au Master Traduction Audiovisuelle : Localisation, Sous-titrage et Doublage (ISTRAD, Instituto Superior de Estudios Lingüísticos y Traducción, et Université de Cadix) (promotion 2020-2022), de l’audiodescription du film d’animation Pour la France, un film de fin d’études en animation 2D, à thématique historique, réalisé en 2019 par Vincent Chansard, dans le cadre de la formation « Concepteur et réalisateur de films d’animation » de Gobelins, école de l’image. Après avoir défini notre cadre théorique, nous exposons notre méthodologie basée sur les principales étapes de réalisation de ce mode de traduction qu’est l’audiodescription, en mettant en relief les différents défis que nous avons rencontrés et les solutions que nous avons apportées.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,009
Communication savante0,0120,007
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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