Adaptación y ajuste en el doblaje cinematográfico desde un enfoque paratraductivo. Un estudio de caso
Bibliographic record
Abstract
La fase de adaptación y ajuste es una de las más importantes dentro del proceso de traducción para el doblaje cinematográfico. En el Estado Español, dependiendo de la comunidad autónoma, esta tarea puede realizarla el agente traductor, como es el caso de Cataluña o Euskadi o, por el contrario, puede llevarla a cabo una figura diferente, como sucede en Madrid o Galicia, comunidades en las que, normalmente, es el director de doblaje el encargado de efectuarla, además de dirigir el doblaje de la película propiamente dicho. Así pues, el objetivo del presente artículo es analizar las diversas modificaciones/manipulaciones que sufre el guion traducido del largometraje Les grands esprits (O bo mestre, en gallego y El buen maestro, en español), de Ayache-Vidal (2017), una vez que la directora de doblaje realiza la adaptación/ajuste del mismo. Para llevar a cabo nuestro análisis, nos basaremos en la metodología de análisis ofrecida por Agost Canós (1999), al igual que tendremos en cuenta la ideología del texto y, sobre todo, del paratexto desde una perspectiva paratraductiva, que tiene como base los trabajos del grupo investigación Traducción & Paratraducción de la Universidade de Vigo.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| 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".