Video remote interpreting in times of crisis: building capacity of interpreting services in Australian healthcare settings
Notice bibliographique
Résumé
The provision of interpreting services for communities whose first language is not English has been of paramount importance in Australia for the last fifty years, especially in healthcare settings. Confronted with a crisis of unprecedented scale in the second quarter of 2020, Australian States and Territories have had to adopt crisis management strategies to ensure equitable access to services are guaranteed for all communities. In this context, and because face-to-face interpreting is no longer an option for each consultation, clinics, hospitals and GP practices have been urged to resort to remote interpreting, i.e. the use of technologies to gain access to an interpreter. This study sought to explore the usability of Video Remote Interpreting (VRI) in Australian healthcare settings, and the way the demands for this new modality had been met. To do so, an inventory of Remote Interpreting (RI) services was compiled by means of a literature review, and data collected from different stakeholders via mixed-methods (surveys and interviews). The triangulation of the data collected aimed to identify how and if the use of VRI proved efficient, and if this modality was expected to replace onsite and telephone interpreting and to what extent. The outcomes showed a shift from Telephone Interpreting to Video Remote Interpreting as the preferred remote modality. Another conclusion evidenced by the findings is that wherever possible, onsite remains the interpreting modality favoured by both the patients and the professionals involved in the communication exchange. However, the findings also highlight the future of interpreted exchanges will include more remote modalities as part of a hybrid scenario.
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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 | 0,022 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».