Aplicativos móveis de interpretação automática: expectativas e percepções dos usuários brasileiros
Notice bibliographique
Résumé
AGRADECIMENTOAgradeço primeiramente a mim mesmo, por ter acreditado que eu seria capaz, ainda que várias pessoas tentassem minar a minha autoestima e diminuir as minhas capacidades.Agradeço ao meu avô Miguel de Freitas, que tanto me apoiou ao longo dos anos.Agradeço também a minha orientadora e a todos os demais doutores que tiveram contato com a minha pesquisa.RESUMO Apesar dos inúmeros sistemas desenvolvidos ao longo das cerca de quatro décadas de história da interpretação automática, pouco se sabe sobre as expectativas e percepções que os usuários dessa tecnologia têm a respeito desse serviço.Tendo isso em vista, o presente estudo busca identificar as percepções dos usuários brasileiros de serviços de interpretação automática oferecidos por aplicativos móveis da App Store, a loja de aplicativos móveis da Apple.E, a partir dessa identificação, trata brevemente das expectativas desses usuários.Os resultados mostram que vários comentários veiculam expectativas e percepções contraditórias e, por mais que o usuário as separe em períodos, o fato de essas expectativas e percepções comporem um mesmo comentário pode levar o pesquisador a ter dificuldades com a interpretação delas.As expectativas e percepções dos usuários apontam para a necessidade de os aplicativos melhorarem os serviços de interpretação automática por eles oferecidos, principalmente no que se refere à tradução de textos em imagens oferecida pelo Google Tradutor e a funcionalidade de tradução offline oferecida pelo aplicativo Tradutor de Voz.Além disso, os dados do presente estudo mostram que as expectativas e percepções dos usuários merecem atenção por parte tanto dos desenvolvedores de aplicativos de interpretação automática quanto dos intérpretes humanos, pois os parâmetros que devem ser levados em consideração no julgamento da qualidade de traduções e interpretações automáticas nem sempre estão ao alcance daquele usuário que nunca consumiu traduções e interpretações.
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 | 0,008 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».