MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3042904019 · doi:10.17613/gma72-fy653

Translation and interpretation in the United Nations Mission in Nepal

2019· article· en· W3042904019 sur OpenAlexaff
Mark Turin

Notice bibliographique

RevueHumanities Commons CORE (Modern Language Association / Columbia University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeacebuilding and International Security
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Interpretation (philosophy)StaffingUnit (ring theory)Public relationsSociologyField (mathematics)Engineering ethicsPolitical scienceComputer scienceLawEngineeringPsychologyMathematics education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Offering the first written reflection in English outlining and critically assessing the work of the Translation and Interpretation Unit in the United Nations Mission in Nepal (UNMIN), this theoretically-informed and practically-oriented article outlines the framing documents and vision that led to the establishment of UNMIN in 2007. In addition, this article reflects on the key organizational location of the Translation and Interpretation Unit within the substantive wing of Mission leadership that helped its staff contribute to effective public messaging and communications. Following a critical review of the sparse existing literature on field translation, and positioning the underlying research questions that inform this article, the process of developing, building, staffing and sustaining the Translation and Interpretation Unit is discussed alongside the growth of language and culture services in UNMIN more generally. Finally, I discuss the challenges of such work for the staff members employed in the Unit, and situate the Nepal experience within a wider frame that includes some structured reflections on UN field mission translation and interpretation work more generally.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,168

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,021
Communication savante0,0110,008
Science ouverte0,0010,010
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHumanities Commons CORE (Modern Language Association / Columbia University)Même sujetPeacebuilding and International SecurityTravaux en français237 207