MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3159657480 · doi:10.37536/fitispos-ij.2021.8.1.267

Bridges and Barriers in Public Service Interpreting Training: Instructing Non-Professional Longserving Interpreters

2021· article· en· W3159657480 sur OpenAlexaffabout
Noelia Burdeus-Domingo, Suzanne Gagnon, Sophie Pointurier, Yvan Leanza

Notice bibliographique

RevueFITISPos-International Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrainerInterpreterFocus groupTraining (meteorology)Medical educationProfessional developmentPsychologyAction (physics)PedagogySociologyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on an action-research study with a dual purpose: (1) to design a PSI training programme adapted to the needs of the City of Québec’s public healthcare institutions, and (2) to assess its contribution to the development of trainees’ PSI competences. The course was designed adapting ÉSIT’s special regime methodology to PSI training, and delivered to a group of non-professional interpreters (N=23). The evaluation was undertaken qualitatively, through two focus groups (n=11). The data collected was submitted to content analysis and contrasted with the trainer’s action-research report. Findings reveal (1) that the special regime methodology can be applied to PSI training programmes, if combined with pedagogical approaches adjusting it to the group’s needs, and (2) that trainees’ preconceptions about PSI add up to the list of challenges of training non-professional longserving interpreters. Our concluding remarks present several recommendations on how to overcome the detected difficulties.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,007
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,345 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFITISPos-International JournalMême sujetInterpreting and Communication in HealthcareTravaux en français237 207