Bibliographic record
Abstract
La traduction audiovisuelle, si elle est se prête à la glose métaphorique du passage de frontière linguistique comme toute autre forme de traduction, remet pourtant en question le concept de frontière : de l’écrit au parlé, de l’oral spontané à l’oral de performance, de l'entendu au vu, la ligne est imprécise. La frontière est donc plus vecteur de passage dans un continuum que de fermeture, malgré ce processus très contraint qu'est le doublage, dont nous nous attachons ici à définir les modalités, en approfondissant les concepts de traduction et d’adaptation : la littérature scientifique montre qu’ils se refusent à toute délimitation normative et sont l'objet d'un constat débat. Notre intérêt se porte notamment sur la place de l’adaptateur-dialoguiste comme passeur linguistique et culturel du "texte" filmique, et sur l’importance de l’interprétation et de la phase de réception dans les choix traductifs induits, en particulier pour le doublage interlinguistique. L’image que se fait le traducteur du spectateur final devient alors déterminante pour subvertir avec succès la dichotomie auteur/cinéaste originel-spectateur allophone final. Nous nous appuyons pour cette étude sur la notion d’herméneutique comme exégèse et sur la théorie de la réception de Jauss et les notions afférentes d’Auteur et Spectateur modèles.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.030 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.017 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".