Adaptación y ajuste en el doblaje cinematográfico desde un enfoque paratraductivo. Un estudio de caso
Notice bibliographique
Résumé
La fase de adaptación y ajuste es una de las más importantes dentro del proceso de traducción para el doblaje cinematográfico. En el Estado Español, dependiendo de la comunidad autónoma, esta tarea puede realizarla el agente traductor, como es el caso de Cataluña o Euskadi o, por el contrario, puede llevarla a cabo una figura diferente, como sucede en Madrid o Galicia, comunidades en las que, normalmente, es el director de doblaje el encargado de efectuarla, además de dirigir el doblaje de la película propiamente dicho. Así pues, el objetivo del presente artículo es analizar las diversas modificaciones/manipulaciones que sufre el guion traducido del largometraje Les grands esprits (O bo mestre, en gallego y El buen maestro, en español), de Ayache-Vidal (2017), una vez que la directora de doblaje realiza la adaptación/ajuste del mismo. Para llevar a cabo nuestro análisis, nos basaremos en la metodología de análisis ofrecida por Agost Canós (1999), al igual que tendremos en cuenta la ideología del texto y, sobre todo, del paratexto desde una perspectiva paratraductiva, que tiene como base los trabajos del grupo investigación Traducción & Paratraducción de la Universidade de Vigo.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».