O intérprete como produtor de sentidos: uma análise discursiva da atividade de interpretação forense
Bibliographic record
Abstract
A partir de uma perspectiva discursiva de linguagem, este artigo discute o papel do intérprete, objetivando refletir sobre representações imaginárias acerca da responsabilidade e de dilemas enfrentados por esse profissional em contexto jurídico. Tomando como base um corpus de gravações em áudio, o estudo analisa, em nível discursivo, algumas decisões tomadas pelo intérprete em audiências judiciais. Trata-se de um caso real envolvendo um processo de tráfico de entorpecentes, conduzido nas línguas portuguesa e inglesa. No presente estudo, ilustram-se tensões envolvidas nas escolhas linguísticas do intérprete forense e suas consequências práticas no processo de interpretação. A natureza dessas decisões contribui para o argumento principal deste trabalho: contemplar o lugar do intérprete como produtor de sentidos e não como mero decodificador de palavras.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".