MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4392078039 · doi:10.7202/1109342ar

Las repeticiones voluntarias y reparadoras en la lengua del cine español e italiano, original y doblado

2024· article· es· W4392078039 on OpenAlexvenueno aff
Pablo Zamora Muñoz

Bibliographic record

VenueMeta Journal des traducteurs · 2024
Typearticle
Languagees
FieldComputer Science
TopicLinguistic Studies and Language Acquisition
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

Las repeticiones son un recurso textual-discursivo muy usual en la interacción social. En la lengua del cine, original y doblado, constituyen marcas de oralidad cuya inserción contribuye a crear diálogos cinematográficos que resulten naturales y verosímiles, próximos al hablado espontáneo. En este estudio, basándonos en corpus fílmicos, se han cotejado y comparado el número, la frecuencia de uso por minuto y la proporción de empleo global de los distintos tipos de repetición en un conjunto de películas de producción nacional españolas e italianas, diez por cada lengua. Asimismo, se han examinado las tendencias que rigen en la traducción de las diferentes clases de repetición en las versiones dobladas de estos filmes. Por último, apoyándonos en corpus lingüísticos de las dos lenguas, se ha investigado si las diferencias que se constatan entre los filmes originales y doblados de las dos culturas se corroboran en la interacción social de ambos países. Los resultados recabados dejan entrever que en la traducción para el doblaje español-italiano e italiano-español de los diferentes tipos de repetición ha influido al menos parcialmente el proceso de hibridación entre la lengua de los textos fuente, la lengua de los filmes nacionales y el hablado espontáneo de las dos culturas de destino.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.852
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0030.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.267 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueMeta Journal des traducteursSame topicLinguistic Studies and Language AcquisitionFrench-language works237,207