Interpreting quality and effort in expert and novice interpreters
Notice bibliographique
Résumé
The question of what expertise in interpreting is has sparked numerous studies. These studies do not only suggest that expert interpreters perform generally better than novices (Dillinger, 1990), but also that they are more successful in dealing with “problem triggers”, such as complex sentence structures (Liu, Schallert, & Carroll, 2004), fast speech (Rosendo & Galván, 2019) or high information density (Hild, 2015). Gile’s Effort models suggest that the superiority of experienced interpreters does not result from lower cognitive effort, but rather from a better coordination of cognitive resources (Gile, 2009; Liu, 2009). The question whether expert interpreters indeed find interpreting less effortful than novice interpreters, however, received less attention. Ongoing data collection in the SNSF-funded CLINT project (Cognitive load in interpreting and translation) allows us to address this question. At the YMLP, I will present a first set of data of 7 professional and 7 student interpreters for the investigation of the effect of expertise on interpreting. The participants, all German native speakers, interpreted a speech from English to German. The source speech is an authentic speech that was delivered at a conference on energy-related matters. It was recorded, transcribed and re-spoken by a Canadian native speaker in order to obtain clear sound without ambient noise. After interpretation, participants assessed the cognitive demands or the effort they perceived to be involved in the task by means of the NASA-TXL (Hart & Staveland, 1988). Based on previous studies, we expect to find higher interpreting quality in expert than in novice interpreters but no difference between experts’ and novices’ effort ratings as predicted by Gile’s Effort models. In order to triangulate interpreting quality ratings and participants’ effort ratings, we developed a new method for the quantitative assessment of sense consistency and completeness of a target speech over time. Sense consistency and completeness, although reflecting the multidimensional concept of interpreting quality only partially, are regarded by interpreters (Tiselius, 2010; Zwischenberger, 2010) and users (Pradas Macías, 2006) as two major aspects of interpreting quality. The newly designed method has been used on a first set of data and will be presented alongside participants’ effort ratings.
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 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 | 0,004 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».