Bilingualism and Technologies
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objectives Bilingualism in Canada is enacted in the Charter of Rights and Freedoms. However, there are numerous barriers to its implementation in the workplace, including the dominance of English over French and a lack of promotion of Francophone culture. The rapid development and recent availability of AI-based language meeting support and other technologies may become a game changer in the practice of bilingualism in Canada in coming years. Methods/Description Our team mostly collaborates in a virtual environment. Its members are largely a mix of unilingual Anglophone and bilingual Francophone individuals, with varying degrees of fluency and comfort in English and in French. Recently, our team started to experiment with the use available technologies in the virtual collaboration space. Furthermore, the team has recently started using bilingual written communication by leveraging automatic translation tools. During our presentation, we will demonstrate how such a meeting can be run using innovative technologies. Results/Product(s) Meetings previously conducted in English, or requiring bilingual team members to translate and summarize for unilingual team members can now be conducted more seamlessly. Members can now express themselves in the language of their choice, and follow the conversation by reading the live translated captions. During presentations, slides can also be automatically translated. Conclusions/Implications/Impacts/Next Steps The latest technologies may become a game changer in the Canadian bilingual landscape, by easily enabling effective communication in both French and English, verbally as well as in writing. These new opportunities also raise several concerns. Firstly, about which organizations develop these technologies, and how misuse or diversion may occur. Secondly, there are confidentiality, privacy, and security challenges linked to data processing of written messages or voice recordings outside of the organization. Recent AI-based machine translation enables team members to express themselves and understand what is said in the official language of their choice, and ensure they are understood by other team members. This is particularly important to unilingual individuals, who may feel excluded or disadvantaged in a bilingual workspace. This presentation aligns with the Official Languages Health Program goal of ‘expanding access to French-language health training programs’, including conducting health research in French. By sharing our lived experience with a pan-Canadian research project, we will introduce participants to hands-on, innovative tools to support conducting unilingual-inclusive health research in both official languages.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,029 | 0,007 |
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 ».