Conversation with an Interpreter: Considerations for Cross-Language, Cross-Cultural Peacebuilding Research
Notice bibliographique
Résumé
The ongoing processes of peacebuilding involve dialogue (Lederach 1997) and co-discovery (Freire 1970), which can sometimes be facilitated through academy-initiated research. Qualitative research provides opportunities to move from a positivist approach to a more equal, participatory, interactive exploration that benefits all participants, including the researcher in a “co-production of knowledge” (Karnieli-Miller, Strier, and Pessach 2009 p. 279). Cross-cultural, cross-language research (where researchers and participants do not share the same language), with all its riches, brings particular challenges for all involved. Beyond the issues of power and perceived power in any kind of research (Sprague 2005), in cross-cultural and cross-language research, already complex interactions are both facilitated/navigated and multiplied with the addition of an interpreter (Wallin and Ahlstrom 2006) who becomes the conduit for all interactions. This article focuses on the experiences of a cross-language interpreter involved in a participatory action study in peacebuilding in her home country of Ukraine. Her insights on the role of the interpreter, and considerations for future studies are shared through a conversation with the primary/initial inquirer at the end of this qualitative mixed-method project.
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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 | 0,471 | 0,340 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,063 | 0,070 |
| Communication savante | 0,045 | 0,070 |
| Science ouverte | 0,015 | 0,052 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».