Analysis of the audio description of humor in the films Murder Mystery (2019), Murder Mystery 2 (2023), Me Time (2022) and The Man from Toronto (2022)
Notice bibliographique
Résumé
En el mundo cinematográfico, la audiodescripción (AD) es la herramienta de la traducción audiovisual (TAV) que permite que los productos audiovisuales sean accesibles para aquellas personas con deficiencia visual o usuarios ciegos o con baja visión (CocBV). El género de comedia en los medios audiovisuales se caracteriza por apoyarse de elementos verbales –diálogos de humor, juegos de palabras– y elementos no verbales –expresiones faciales, gesticulaciones, vestuario, escenografía, sonidos– que sin descripciones auditivas detalladas puede presentarse como un desafío para los usuarios CocBV en el trasvase del humor. Este estudio tiene como objetivo general analizar la reexpresión de la narrativa audiovisual del humor a través de las AD en inglés y en español de las películas de comedia Misterio a bordo (2019), Misterio a la vista (2023), Tiempo para mí (2022) y Hombre de Toronto (2022). La investigación parte de la idea de que la AD cuenta con un propio lenguaje que permite transmitir el tono y la intención humorística en películas de comedia, por lo que reconocer los elementos y técnicas que existen en la elaboración del guion audiodescrito permite construir la narrativa humorística. El presente trabajo se sustenta en el supuesto de que la AD constituye un recurso de recreación artística que reinterpreta y adapta la narrativa humorística en las películas de comedia. A través de la AD, el humor es transformado y redefinido para reproducir su efecto en los espectadores con discapacidad visual, lo que implica decisiones estratégicas que afectan tanto los elementos verbales como no verbales de las escenas.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».