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Enregistrement W4417043663 · doi:10.7202/1121660ar

The concept of source text in audiovisual translation studies: Unexplored implications of “the initial point of view”

2024· article· fr· W4417043663 sur OpenAlexvenueno aff
Tiina Holopainen

Notice bibliographique

RevueMeta Journal des traducteurs · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueTranslation Studies and Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArgumentation theoryArgument (complex analysis)Focus (optics)Meaning (existential)Context (archaeology)Point (geometry)Source text

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some audiovisual translation (AVT) scholars redefine the source text (ST) to encompass all modes in the audiovisual text and not just the verbal discourse, as in the still prevalent verbally driven ST notion. Focusing on subtitling, this conceptual paper explores the implications of a holistic redefinition of ST for AVT and TS at large. Two scholarly texts are analysed, both proposing holistic ST concepts but approaching text and translation from different initial points of view—the one starting from whole texts in context and the other from parts of text. The paper examines the scholars’ argumentation regarding their holistic concepts and how it reflects their initial point of view, discussing its significance. The paper suggests, first, that both holistic concepts offer a theoretically more consistent approach to subtitling, compared to the verbally driven one, elucidating, for example, discussions on templates and machine translation in subtitling. Second, the paper argues that AVT provides a strong epistemological argument for a consistent initial whole-to-parts point of view for the study of translation as mediation. It calls for research within the multimodal framework to shift the primary focus from (ST) modes and meaning to the purpose and functions of whole texts in context.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0060,063
Communication savante0,0220,028
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
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