Bibliographic record
Abstract
Research models in translation studies �������������������������������������������������������������������61 Norms in general and in translation studies �����������������������������������������������������������62 Translation quality assessment in descriptive translation studies ������������������������64 Think-aloud protocols �����������������������������������������������������������������������������������������������65 Action Research ����������������������������������������������������������������������������������������������������������66 Research within audiovisual translation -theoretical framework ����������������������68 Areas of audiovisual translation research ����������������������������������������������������������������70 Audiovisual translation as a craft ��������������������������������������������������������������������� 71 Made for fans by fans: audiovisual translation in an amateur environment �������������������������������������������������������������������������� 72 Technical issues in audiovisual translation ����������������������������������������������������� 74 Advanced technology in interdisciplinary research -studying subtitle perception through eye-tracking data �������������������������������������� 77 Intertextuality ������������������������������������������������������������������������������������������������������ 79 Cultural barriers in film translation ����������������������������������������������������������������� 80 Language variety in audiovisual translation ��������������������������������������������������� 81 Audiovisual transfer of humour ����������������������������������������������������������������������� 83 Audiovisual translation strategies and techniques ����������������������������������������� 92 Multilinguality in film ���������������������������������������������������������������������������������������� 95 The pragmatics of film translation -politeness and forms of address ������������������������������������������������������������������������������������������������ 101 Audiovisual translation in teaching contexts ������������������������������������������������ 103 Conclusions �������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 104 Chapter Four Towards a Methodology of Audiovisual Translation ����������������������� General principles ��������������������������������������������������������������������������������������������������� In search of universals in translation �������������������������������������������������������������������� Audiovisual translation universals ����������������������������������������������������������������� Reception studies �����������������������������������������������������������������������������������������������������
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 | 0.023 | 0.040 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.011 | 0.018 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.020 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.016 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 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".