Simultaneous Listening and Speaking in English into Korean Simultaneous Interpretation
Bibliographic record
Abstract
L'une des plus grandes particularités de l'interprétation simultanée est qu'il se produitsimultanément l'écoute de la langue source par l'interprète et son interprétation en langue cible. Pour mettre au point cette particularité, nous avons enregistré trente exemples d'interprétation simultanée de l'anglais au coréen et les avons analysés. Nous avons appris par cette analyse que les interprètes simultanés de l'anglais au coréen retiennent 61% des mots de la langue source et 40 % du temps total de la séance. Et aussi qu'ils montrent plus de précision au moment où ils ne font que l'écoute, par rapport au moment où ils font l'écoute et l'interprétation à la fois. Si la proportion de discours du conférencier est plus élevée avec moins de pause, la précision de l'interprétation est plus faible. En général, il existe une corrélation négative entre le ratio du temps de simultanéité et la précision de l'interprétation simultanée de l'anglais au coréen. Pourtant, quand la langue source a été interprétée par deux interprètes, l'interprétation de celui qui a augmenté le temps de simultanéité avec une proportion plus élevé de discours était plus précise.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".