Introduction. Broadening and further developing of research methods in PSIT
Notice bibliographique
Résumé
here is a consensus that Public Service Interpreting and Translation (PSIT), or Community Interpreting and Translation (CIT), has experienced a dramatic change in both theory and practice since the first Critical Link Conference in Geneva Park, Canada in 1995.National and international conferences, seminars, courses, and workshops all around the world have made it possible for practitioners, trainers, and researchers to get together to discuss their views and exchange ideas and subsequently there has also been an ever-growing flow of publications that reflect this research activity.This is also evident in papers published in journals dedicated to other disciplines such as Human Communication Research, Social Sciences and Medicine, Transcultural Nursing, JAMAL, Transcultural Psychiatry, Patient Education and Counseling, and Psychoanalytic & Psychotherapy.The various topics studied give an idea of the broad extent of PSIT.This can also be seen in the use and adoption of theoretical principles from other disciplines apart from traditionally applied linguistics, the study of languages, and other related disciplines, such as critical discourse analysis or pragmatics (Vargas Urpi, 2011).This is all accompanied by a combination of different methods taken from disciplines like anthropology, ethnography, ethical and moral studies, neurolinguistics, sociology of the professions, or cultural studies.A more detailed look also reveals some general characteristics:How to cite this article?/¿Cómo citar este artículo?Valero-Garcés, Carmen (2020) "Introduction.Broadening and Further Developing of Research Methods in PSIT".FITISPos-International Journal, 7 (1).1-7.
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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 | 0,038 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,017 |
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 ».