Implementing and managing remote public service interpreting in response to COVID-19 and other challenges of globalization
Notice bibliographique
Résumé
Although it has been acknowledged that public service interpreting helps reduce the language barriers faced by migrant populations, these barriers continue to be a significant cause of healthcare inequality. With the current COVID-19 pandemic, remote interpreting appears to be the most appropriate solution to address the health inequalities of migrant populations while intervening to reduce the risk of the virus spreading. The purpose of the research was to identify ways of providing a framework for the remote interpretation of public service encounters in the province of Quebec, Canada. A series of recommendations available in the literature were discussed with 27 key actors in the field during focus groups and individual conversations. A thematic analysis of participant discourse allowed us to confirm the extent to which existing recommendations were applicable, to clarify certain recommendations and to add seven new ones. TheGuide to the planning and practice of remote public service interpreting(see appendices) consists of 10 recommendations on the planning and management of remote interpreting services and 25 recommendations on the actual encounter. Results show that remote interpreting does not refer solely to telecommunications technology, but also to a knowledge and skill set needed to supervise and coordinate the use of that technology in very specific practice contexts while minimizing the effect of the virtual presence and encouraging the distribution of information among key actors through clearly identified communication channels. TheGuideaddressed these many features.
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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 | 0,041 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,018 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| 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 ».