Oral et illusion d’oral : indices d’oralité dans les sous-titres de dialogues de film
Bibliographic record
Abstract
Lorsque que l’on parle d’oralité dans les sous-titres de films, c’est souvent en termes de perte par rapport aux dialogues sources, dont l’oralité, elle, semble peu mise en question. Elle ne va pourtant pas de soi. Les dialogues de films ne sont pas de l’oral, ils en créent l’illusion. Si, comme l’avance Fowler (1991, 2000), le sens de l’oralité ne relève pas uniquement de la projection par le canal oral, facteur qui différencie dialogues et sous-titres, quel rapport y a-t-il entre cette illusion et celle que doit aussi ménager le sous-titrage ? C’est à cette question que s’intéresse cet article, qui s’appuie sur la comparaison de dialogues et sous-titres correspondants du film37°2 le matin(Beineix 1986) par rapport à l’oral spontané, et sur la théorie du mode de Fowler, pour conclure que, paradoxalement, les contraintes du sous-titrage en stimulent le potentiel à produire l’expérience de l’oralité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.015 | 0.047 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".