Betrayal – Vice or Virtue? An Ethical Perspective on Accuracy in Simultaneous Interpreting
Notice bibliographique
Résumé
Simultaneous conference interpreting represents a highly complex linguistic task and a very delicate process of information transfer. Consequently, the notion of truth – which applied to the field of simultaneous interpreting entails an accurate rendition of the original message – is of pivotal importance. In spite of that, an analysis of experimental transcripts and corpora sometimes seems to suggest that interpreters betray the speaker by deliberately altering the original. While we cannot exclude that such instances do exist, we argue that sometimes what looks like betrayal may in fact be a rendition based on a sound ethical decision. In this paper we take a closer look at these situations in an attempt to shed more light on the potential motivations underlying the interpreter’s decisions and actions. Using examples from real life interpreting situations, we take the interpreter’s output and put what at first sight appears to be a betrayal of the speaker on the ethical test bench, both from a deontological and a teleological perspective. Based on this analysis we propose a model suggesting that the interpreter uses three principal message components, verbal, semantic and intentional, in order to come up with an accurate interpretation of the original, which we call “truthful rendition.”
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,061 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,075 |
| Communication savante | 0,014 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».