What Every Client Wants? (Re)mapping the Trajectory of Client Expectations Research
Notice bibliographique
Résumé
Since the late 1980s, scholars have sought to understand what it is that speakers, audience members or conference organisers want from the interpreters with whom they work. The aim of this paper is to provide a critical review of the work that has taken place to understand these expectations, with a view to fostering a greater understanding of both the expectations of clients and how these expectations could be explored in a more nuanced fashion. Unlike Kurz (2001), who chose to provide an author-centred summary, publications are examined in this paper in chronological order, allowing the historical development of this area of research to be clearly seen. This structure also draws attention to the relative reduction in the number of publications on client expectations published in the first decade of the current millennium. This paper gives possible reasons for this reduction in publication frequency, followed by a detailed exploration of how more recent publications in this area differ from those published in earlier periods. These differences, and most notably the move towards dividing expectations into different categories, representing stereotypical and event-specific requirements of interpreters, are presented as offering a valuable starting point for future research.
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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 | 0,027 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,022 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».