Visual puns in the Arabic subtitled and dubbed versions of Shark Tale
Notice bibliographique
Résumé
This piece of research, which is part of a project concerned with the translatability of figurative language in AV content from English into Arabic and vice versa, investigates the translatability of visual puns in the animated movie Shark Tale from English into Arabic in both its subtitled and dubbed versions. The data of this study consist of the original English film scenes and their Arabic subtitles and dubs. Based on Aleksandrova’s (2019) taxonomy, which treats pun translation as a cognitive game in the translator’s mind, it was confirmed that puns can be translated by accepting the game of translation using two different strategies: (a) Quasi-translation: where the translator preserves one of the signs of the original pun and replaces the other with a suitable one from the target language. (b) Free Translation: where the translator replaces the two signs of the source pun with new signs from the target language. It was also confirmed that the game of translation can be rejected by using Literal Translation where the translator literally translates the pun into the target language. Another minor issue raised in this study is that visual puns and complex puns that are culturally very local are subject to be ignored by No Translation, which is the omission of the linguistic host of pun. The current study concludes by providing some implications and solutions for translators dealing with pun in animated films.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».