La imagen y el texto en Le Photographe: una reflexión sobre fotoperiodismo, cómics y traducción
Bibliographic record
Abstract
Este trabajo analiza cómo se produce el conocimiento del otro, es decir, del extranjero, a partir de la imagen y del texto en la traducción al portugués de Brasil del cómic francés “Le Photographe”. La obra está compuesta por dibujos, de Emmanuel Guibert, y de fotografías realizadas por Didier Levèfre que narran el trabajo de los Médicos Sin Fronteras durante la guerra en Afganistán a mediados de los años 1980. La obra fue publicada por primera vez en Francia en 2003 y en Brasil en 2006. Le Photographe constituye un rico material para el análisis gracias a la simultaneidad de discursos: el periodístico y el del cómic, al mismo tiempo que también propicia una reflexión sobre el proceso de traducción, ya que la obra intenta representar una cultura extranjera – la afgana – para franceses (en el contexto original) y para brasileños (en el contexto de la traducción), lo que produce distintas representaciones y forma identidades culturales sobre aquel pueblo en los dos contextos de lectura de la obra. De esta manera, en el transcurso de la lectura del original a la traducción se construyen distintos tipos de conocimiento. Cuando analizamos Le Photographe, que se vale de un discurso periodístico y documental con las fotografías y la narración de los hechos de la guerra, nos vemos ante la construcción de “realidades”, y el periodismo tiene, para el sentido común, el poder de mostrar lo “real”. Nos interesa, entonces, investigar y discutir la formación de representaciones de la alteridad y de la “realidad” en el ámbito de los estudios de la traducción de cómics, observando la relación entre imagen y texto propio de este lenguaje y de qué manera el texto original y el traducido contribuyen, o no, para la formación de nuevas identidades culturales acerca del pueblo afgano.
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 | 0.003 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.001 |
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".