Dar la palabra a los intérpretes: el mito de la neutralidad y otros factores contextuales que pueden afectar su desempeño
Notice bibliographique
Résumé
Como lo muestra Hsieh (Hsieh 2016), los factores contextuales que pueden influenciar el desempeno de un interprete en el campo de la salud han sido poco estudiados. Este es precisamente el objetivo de nuestro articulo. Metodo: Efectuamos un analisis tematico de los relatos de veinticuatro interpretes de Montreal (Canada), divididos en cuatro grupos de discusion. Resultados: Sus discursos gravitan alrededor de once factores contextuales que pueden afectar su desempeno, repartidos en tres temas: consulta interpretada, principios eticos y condiciones de trabajo. Discusion: La mayoria de los once factores tiene que ver con la calidad de la relacion interprete-profesional, afectada, entre otras cosas, por la falta de tiempo multiforme alrededor de la consulta y por la presuncion de que los profesionales buscan en el interprete un conducto. Este campo necesita un cambio conceptual, en particular a proposito de la neutralidad del interprete, que no es un mito perjudicial como lo propone Angelelli (Angelelli 2004), sino un potente vector relacional.
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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 | 0,017 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,030 |
| Communication savante | 0,015 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».