Making the case for Community Interpreting in health care: from needs assessment to risk management
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, community interpreting is little recognized and valued by public institutions, including those in the healthcare sector. Although many healthcare practitioners recognize the crucial role played by interpreters in delivering healthcare services, some of them ascribe to the notion that the inability to communicate with English-speaking or French-speaking patients is the patient ’s problem, and that any linguistic miscommunication which may occur is the responsibility of the patient. This attitude contributes to the degree to which healthcare practitioners rely on interpreting provided by family members, including children, without consideration either for risks of errors and omission or for potential violations of confidentiality, which are likely to occur when askingfriends or relatives to provide interpreting services. This “wall of resistance” has been deemed responsiblefor much of the difficulty experienced in Canada by immigrant and minority language advocacy groups in trying to ensure community interpreting services for immigrants, refugees and those Canadians with limited proficiency in English and/or French. A recently completed research studyfunded by the Government of Canada suggests that a paradigm shift may be operating in the healthcare sector, and that instead of still seeing language barriers solely as a human rights issue, language barriers should be considered from a risk-management perspective as well. This paper will review some of the mainfindings of this study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».