Donner la parole aux interprètes : le mythe de la neutralité et autres facteurs contextuels pouvant nuire à la performance
Bibliographic record
Abstract
Tel que le note Hsieh (2016), les facteurs contextuels pouvant avoir une influence sur la performance de l’interprète n’ont été que peu étudiés en santé, ce que notre étude cible. Méthode : Nous avons effectué une analyse thématique des propos de 24 interprètes de Montréal (Canada), divisés en quatre groupes de discussion. Résultats : Leur discours gravite autour de 11 facteurs contextuels nuisant à la performance, répartis en trois thèmes : consultation interprétée, principes éthiques et conditions de travail. Discussion : La majorité des 11 facteurs touche à la qualité de la relation interprète-praticien, minée entre autres par un manque de temps multiforme entourant la consultation et l’idée voulant que les praticiens recherchent en l’interprète un conduit. Le domaine nécessite un réaménagement conceptuel, en particulier à propos de la neutralité de l’interprète, qui n’est pas un mythe dommageable tel que l’avance Angelelli (2004), mais un puissant vecteur relationnel.
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 | 0.024 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.017 | 0.059 |
| Scholarly communication | 0.016 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| 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".