Bridging Communication Gaps in Crisis: A Case Study of Remote Interpreting in the Middle East During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the perceptions of remote interpreters regarding the impact of the transfer of interpreting mode from on-site mode to online mode. The study utilized an online survey and disseminated it online via online platforms, targeting interpreters in Middle Eastern countries. The survey collected information about the primary mode of remote interpreting practice, the frequency of interpreting services during COVID-19, the leading interpreting platforms, and major remote interpreting clients. It also gathered information about the impact of the COVID-19 pandemic on interpreting services, the challenges of the COVID-19 pandemic on interpreting services, and recommendations for the future of remote interpreting during global crises and emergencies. The study found that most interpreting services are via Zoom, Telephone, and Kudo. Moreover, the major clients for remote interpreting were healthcare providers and international organizations. On the other hand, the study revealed that the main impacts of COVID-19 on interpreting were the transition to remote interpreting services, cancellations and postpones of interpreting events, economic impact (a decline in income), security, data privacy, and confidentiality. Moreover, the main challenges were technological limitations, lack of non-verbal communication, and physical and mental health. The study recommends that it is imperative to develop resilient systems that efficiently integrate remote interpreting into crisis response strategies.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| 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 | 0,022 | 0,006 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 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 ».