Vivre le film à travers l’audiodescription. La traduction du langage cinématographique pour les personnes aveugles ou ayant une basse vision
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous nous intéressons à l’expérience filmique des personnes aveugles ou ayant une basse vision lorsqu’elles accèdent à un film en audiodescription (AD). Nous présentons tout d’abord les principes de l’audiodescription, puis les différentes approches possibles pour décrire le langage cinématographique, ainsi que leur importance pour le public aveugle ou ayant une basse vision. En effet, l’emploi de techniques cinématographiques par les réalisateur·rice·s, en plus d’être un fait esthétique, comporte bien souvent un message ou une charge émotionnelle qu’il convient d’interpréter, et dont l’audiodescription est à même de donner les clés. Les résultats obtenus montrent que les audiodescriptions interprétatives et donc, subjectives, offrent une meilleure expérience filmique aux personnes aveugles et ayant une basse vision, une expérience plus émotionnelle et plus immersive. Cela met en évidence l’importance de la créativité pour l’audiodescription de films.
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 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".