Training healthcare workers and untrained interpreters in remote collaboration amidst COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
In the context of the public health emergency response to the COVID-19 pandemic in Quebec in 2020, remote public service interpreting has become, within a few days, an essential practice for maintaining services to migrants and allophone refugees, a particularly vulnerable population. This study aimed to measure the impact of two training courses on remote collaboration for mediated consultations developed for healthcare workers and untrained interpreters. A total of 79 healthcare workers and 65 untrained interpreters from the province of Quebec were recruited. They completed the trainings, offered as webinars, and answered the two scales (knowledge and self-efficacy) of the Questionnaire de connaissances sur l'interprétation de service publique à distance [Remote Public Service Interpreting Knowledge Questionnaire]. The study employed paired t -tests to assess the effectiveness of both webinars. Findings reveal a positive impact immediately after completion and at a three-month follow-up. However, there was no significant enhancement in interpreters' self-efficacy over the medium term. Given their modality (remote) and duration (30 min for healthcare workers and three hours for interpreters), the training courses are both effective and practical to implement. This study innovatively promotes interprofessional collaboration in public service interpreting and explores online training's potential to enhance both individual and collective efficacy in the field. • Public service interpreting (PSI) has been rising in healthcare • Training in PSI is limited, posing risks to healthcare quality • Remote PSI (RPSI) becomes crucial during COVID-19 • RPSI collaboration training courses positively impact knowledge and self-efficacy
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».