Bibliographic record
Abstract
Illustrant les différentes étapes du sur-titrage des deux pièces de Goethe, Faust I & II, depuis sa création jusqu’au spectacle créé par Robert Wilson en 2015, cet article offre un bref panorama de l’histoire du sur-titrage, développée dans la récente publication du Guide du sur-titrage au théâtre, publié par l’auteur, Laurent Muhleisen et Pierre-Yves Diez sur le site de la Maison Antoine Vitez. Le jeu scénique impose de conduire un sur-titrage à l’oreille et à l’oeil, une tâche facilitée par un premier logiciel, Torticoli, permettant l’envoi des titres, et remplacé récemment par un deuxième logiciel, Opus, permettant une édition juxtalinéaire des titres. Le traducteur procède au découpage du texte joué, établissant une hiérarchie dans les informations pour aboutir à des titres cohérents et immédiatement lisibles. Le rédacteur des titres ne peut donc se servir d’une traduction existante. L’exemple de l’oeuvre de Goethe permet de comprendre comment le rédacteur des sur-titres ne peut s’en tenir à la lettre du texte mais doit sur-titrer à la fois les mots, les situations et les images, montrant ainsi en quoi ce type de traduction diffère de la traduction pour la scène et l’acteur, qui elle-même diffère de la traduction littéraire.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.006 |
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".