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Enregistrement W7132908377

Parodisen käännöksen huumorin lokalisoinnin erikoispiirteet venäjän kielestä suomen kieleen (esimerkkinä "Taru Sormuksen Herrasta: Veljeskunta ja Sormus" -elokuva)

2024· dissertation· ru· W7132908377 sur OpenAlexaboutno aff
Antonij Kokko

Notice bibliographique

RevueTrepo - Institutional Repository of Tampere University · 2024
Typedissertation
Langueru
DomaineArts and Humanities
ThématiqueNarrative Theory and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)PopulationQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tämän tutkimuksen tavoitteena on selvittää, kuinka venäläistä kulttuurisidonnaista huumoria voidaan kääntää suomen kielelle. Tutkimuskohteena on ”Taru sormusten herrasta: Veljeskunta ja sormus” -elokuva (ven. Братва и кольцо), joka on parodinen käännös elokuvasta ”Taru sormusten herrasta: Sormuksen ritarit”. Kyseinen parodiakäännös käännettiin suomeksi osana tutkimusta, mikä on todennäköisesti ensimmäinen kerta, kun parodinen käännös käännetään toiselle kielelle. Tutkielmassa käsiteltiin suomalaisen sekä venäläisen parodiakäännöksen nimiä ja muita kääntämisen erityispiirteitä. Lisäksi analysoitiin, miten suomenkielinen käännös onnistuu siirtämään alkuperäisen parodiakäännöksen huumoria suomen kielelle, sekä mitä elementtejä siinä säilyy ja mitä häviää. Tutkimuksessa myös luotiin ja sovellettiin uutta kääntämismenetelmää, metaparodista käännöstä, joka pyrkii säilyttämään alkuperäisparodian huumorin kohdekielen yleisölle. Menetelmä hyödyntää alkuperäisteoksia, sekä suomalaista kulttuuria, jotta huumori säilyisi ymmärrettävänä suomalaiselle yleisölle. Huumorin tehokuutta suomenkielisessä käännöksessä mitattiin esittämällä elokuva suomalaisin tekstityksin 12 katsojalle, joilla oli vaihteleva tietämys venäläisestä kulttuurista ja kielestä. Elokuvanäytöksen aikana kirjattiin ylös yleisön reaktioita elokuvan huumoriin. Elokuvan jälkeen katsojat vastasivat kyselyyn, joka arvioi heidän käsityksiään elokuvasta ja sen humoristisista elementeistä. Kyselyn tulokset osoittivat, että vaikka osa alkuperäisestä kulttuurisidonnaisesta huumorista katosi käännöksessä, metaparodinen lähestymistapa varmisti huumorin onnistuneen siirtymisen suomalaiselle yleisölle.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,209

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0620,022

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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'admission1
Résumé présentoui

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