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Enregistrement W3006553402 · doi:10.7227/jha.022

Ethics at the Intersection of Crisis Translation and Humanitarian Innovation

2019· article· en· W3006553402 sur OpenAlexaff
Matthew Hunt, Sharon O’Brien, Patrick Cadwell, Dónal P O’Mathúna

Notice bibliographique

RevueJournal of Humanitarian Affairs · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntersection (aeronautics)HospitalityEngineering ethicsPolitical scienceEconomic JusticeSociologyPublic relationsEnvironmental ethicsLawEngineeringTourism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Language and its translation are important operational concerns in humanitarian crisis response. Information sharing, coordination, collaboration and relationship-building all revolve around the ability to communicate effectively. However, doing so is hampered in many humanitarian crises by linguistic differences and a lack of access to adequate translation. Various innovative practices and products are being developed and deployed with the goal of addressing these concerns. In this theoretical paper, we critically appraise the ethical terrain of crisis translation and humanitarian innovation. We identify ethical issues related to three broad themes. First, we foreground questions of justice in access to translation and its prioritisation in contexts of widespread and pressing needs. Second, we consider the relationship between humanitarian ethics and the ethics of crisis translation. We argue for the importance of attending to epistemic justice in humanitarian crisis response, and consider how Ricoeur’s conception of linguistic hospitality provides insights into how relationships in humanitarian settings can be understood through the lens of an ethics of exchange while also acknowledging the steep asymmetries that often exist in these contexts. Finally, we identify issues related to how translation innovations intersect with humanitarian values and humanitarians’ ethical commitments.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil0,660

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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