Video remote interpreting in times of crisis: building capacity of interpreting services in Australian healthcare settings
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle