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Enregistrement W2969821148 · doi:10.7370/93189

Discourse Markers in English as a Target Language: The Use of so by Simultaneous Interpreters

2019· article· en· W2969821148 sur OpenAlexfundno aff
Claudio Bendazzoli

Notice bibliographique

RevueAcceda (Universidad de Las Palmas de Gran Canaria) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrown UniversityUniversità degli Studi di FirenzeUniversità degli Studi di TorinoUniversité de FribourgUniversità di CataniaUniversità degli Studi di ParmaMenzies Centre for Australian Studies, King's College London, University of LondonUniversity of New South WalesUniversität WienUniversität HeidelbergUniversity of BristolSwansea UniversityInyuvesi Yakwazulu-NataliYork UniversityUniversität ZürichUniversità degli Studi di MilanoKing's College LondonUniversità di PisaHelsingin YliopistoVassar CollegeUniversity of DelhiUniversità degli Studi di Napoli "L'Orientale"University of WarwickAarhus Universitet
Mots-clésLinguisticsDiscourse markerInterpreterComputer scienceNatural language processingPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper investigates the distribution of a particular discourse marker, i.e. so, in the target speeches produced by professional simultaneous interpreters while translating from Italian into English. The objective is to examine the possible effect on discourse marker distribution of specific situational norms that are in play in simultaneous interpreter-mediated settings. The analysis is both quantitative and qualitative, and is based on a parallel corpus of three medical conferences with Italian and English (native and non-native) speakers along with the corresponding simultaneous interpretations. All the occurrences of zero correspondence (30% of all the occurrences of so in target speeches) are examined in detail and grouped into different macro-categories. Subsequently, there is a discussion of possible reasons behind the interpreters' decision to add "sequentially dependent elements which bracket units of talk" (Schiffrin 1987: 31), with a view to contributing to the description of English in interpreter-mediated communication.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,418
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,339 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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