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Enregistrement W4411556684 · doi:10.7202/1118379ar

Regards croisés sur les attitudes des Québécois à l’égard de doublages québécois réalisés en trois variétés de français

2024· article· fr· W4411556684 sur OpenAlexaffvenueabout
Kristin Reinke, Luc Ostiguy, Ann-Frédérick Blais

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au Québec, les films étrangers sont doublés en « français international » (FI), variété neutre dépourvue de traits linguistiques locaux. Pour justifier cette pratique, l’industrie du doublage s’appuie sur ce qu’elle croit être les attentes du public. Toutefois, on ne dispose pas de données fiables sur le sujet, qui plus est, de données qui tiennent compte du genre de film (suspense ou comédie) et des caractéristiques du public (âge, sexe, fréquence d’écoute de films doublés, etc.). L’objectif de l’étude est de mettre en lumière les attitudes des Québécois lorsqu’ils se trouvent face à des extraits de films doublés non seulement en FI, mais aussi en français québécois standard (FQS) et familier (FQF). Nous avons adopté une approche mixte incluant deux méthodes, test de préférence et questionnaire ouvert, et comparé les résultats à ceux d’une étude antérieure faisant appel au test du locuteur masqué. En général, les résultats révèlent l’existence d’attitudes plus positives à l’égard du FI dans les suspenses et des attitudes comparables à l’endroit du FI et du FQS dans les comédies. Quant au FQF, c’est la variété la moins appréciée. De plus, les analyses inférentielles montrent que les caractéristiques personnelles des répondants ne sont pas en relation avec les attitudes, sauf la fréquence d’écoute de films en FI, dans une certaine mesure.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,154

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,298
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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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