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Enregistrement W4390829615 · doi:10.5430/wjel.v14n2p220

The Role of Court Interpreters Under the Attitude of Appraisal Theory Case Study on Sun Yang’s Public Hearing

2024· article· en· W4390829615 sur OpenAlexvenueno aff
Xia Dai, Tang Meiyi

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of English Language · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSouthwest University
Mots-clésInterpreterSubjectivityPopularityFacilitatorPsychologyLinguisticsEpistemologySocial psychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of interpreters standing as a controversial topic has aroused unquiet debates in academia of interpreting studies. Traditional interpreting studies emphasize faithfulness during interpreting process and treat interpreters as handy tools for translation. However, at courts, the complication of the contents and various demands of parties bring the viewpoint of “translation machine” into question. On the other hand, the subjectivity of interpreters has received an increasing popularity in academic field. Based on the Attitude of Appraisal Theory promoted by James R. Martin, this paper tries to explore the role of court interpreters in the case of Sun Yang’s public hearing which was held by the Court of Arbitration for Sport (CAS) in November, 2019. With the collection of the transcription of cross-examination of four witnesses, this study mainly identified and marked the attitudinal resources in original and interpreted texts by means of qualitative and quantitative research methods. The comparative analysis of the study reveals that there are some differences in attitudinal resources, accompanying with their realizations between the source and interpreted texts. The results indicate that interpreters can play multiple roles with “conduit” as their primary role and “helper” or “communication facilitator” as the secondary role. Besides the analysis of Sun Yang’s public hearing from appraisal perspective, this study is aiming to enhance court interpreters’ identification and emphasize interpreters’ subjectivity, as well as providing some insights for court interpreter training.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0170,010
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,382 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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