Public Service Interpreting and Translation: Moving Towards a (Virtual) Community of Practice
Notice bibliographique
Résumé
Following many battles, Public Service Interpreting and Translation (PSIT) is gradually evolving towards professionalisation. Wherever it is practiced, common issues have been identified: defining the profession, providing interpreting services for rare or minority languages, educating stakeholders, moving from training to education, and last but not least interpreting and translation quality. The lack of funding for PSIT courses within the current financial context is forcing stakeholders to work differently. The community of practice model can help PSIT stakeholders share resources and knowledge beyond the traditional boundaries set by courses, schools or countries. New technologies such as virtual conference tools and shared repositories are the essential “missing link” towards the progress of PSIT education. PSIT stakeholders need to join forces and pool efforts towards a constructive and innovative dialogue that would enhance the profession. Some forms of PSIT, such as legal interpreting and translation, have already broken barriers and gained professional recognition. However, PSIT should include all forms of PSIT contexts, including the medical or local government. Finally, once fully defined, PSIT and conference interpreting for spoken and sign languages could finally come together under the Interpreting profession umbrella. This is the achievable ultimate aim when working as communities of practice, small or large, language specific or generic, face to face or virtual.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».