Éléments d’analyse de la stratégie de traduction mise en œuvre dans le surtitrage
Bibliographic record
Abstract
Apparue au dbut des annes 1980 au Canada, la pratique du surtitrage (1) s'est depuis largement dveloppe, tant l'opra qu'au thtre. Pour mesurer cet essor, diffrents indicateurs peuvent tre observs, notamment celui qui concerne l'volution du march. titre d'exemple, l'entreprise italienne Prescott, spcialise dans la prestation de surtitrage, a publi en 2006 un catalogue des diffrentes productions qui avaient fait appel ses services depuis 1996. En consultant ce catalogue, on peut se rendre compte que le nombre de prestations de surtitrage a connu une forte augmentation sur cette priode : si en 1996, un seul spectacle avait t surtitr, on comptait dj 15 spectacles surtitrs en 1998 pour atteindre, sur les annes 2004, 2005 et 2006, une soixantaine de spectacles surtitrs annuellement. Un march florissant donc, qui rvle combien le surtitrage s'est impos comme le moyen privilgi pour la traduction des spectacles en langue trangre. Pratique en plein essor, le surtitrage reste, dans le mme temps, un objet traductologique encore assez peu tudi. Nous ne prtendons pas rpondre ici toutes les questions thoriques qu'il soulve mais seulement explorer quelques pistes de rflexion et cerner certains enjeux concernant la stratgie mettre en oeuvre lors du processus de traduction.
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 | 0.005 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".