Training Interpreters in Legal Settings: Applying Role-Space Theory in the Classroom
Notice bibliographique
Résumé
[About the book] Linguistic minorities are often severely disadvantaged in legal events, with consequences that could impact one’s very liberty. Therefore, training for interpreters to provide full access in legal settings is paramount. In this volume, Jeremy L. Brunson has gathered deaf and hearing scholars and practitioners from both signed and spoken language interpreting communities in the United States, Canada, and the United Kingdom. Their contributions include research-driven, experience-driven, and theoretical discussions on how to teach and assess legal interpreting. The topics covered include teaming in a courtroom, introducing students to legal interpreting, being an expert witness, discourses used by deaf lawyers, designing assessment tools for legal settings, and working with deaf jurors. In addition, this volume interrogates the various ways power, privilege, and oppression appear in legal interpreting. Each chapter features discussion questions and prompts that interpreter educators can use in the classroom. While intended as a foundational text for use in courses, this body of work also provides insight into the current state of the legal interpreting field and will be valuable to scholars, practitioners, and consumers.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».