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Record W2808244550 · doi:10.71781/5811

La profession d'interprète Langue des signes québécoise-français : vers un profil de sortie de la formation

2017· dissertation· fr· W2808244550 on OpenAlexaboutno aff
Frédérick Trudeau

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldHealth Professions
TopicInterpreting and Communication in Healthcare
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le métier d’interprète Langue des signes québécoise (LSQ)-français n’est toujours pas reconnu officiellement au Québec comme une profession et aucune formation spécifique n’est exigée par les employeurs pour occuper un emploi dans ce domaine. Plusieurs recherches démontrent l’insatisfaction des utilisateurs, des employeurs et des interprètes eux-mêmes à l’égard de leurs compétences. En éducation, l’approche par compétence tente justement d’arrimer la formation à la réalité professionnelle. Le profil de sortie est le premier objet curriculaire à concevoir lorsqu’on souhaite mettre en place un programme selon cette approche. Il est constitué, entre autres, d’un ensemble d’énoncés de compétences que l’étudiant doit maîtriser au terme de son parcours d’études. Cette recherche, qualitative et appliquée, a pour objectif de constituer le profil de sortie d’une formation professionnelle en interprétation LSQ-français. Afin d’y arriver, elle procède au recueil et à la description fine des pratiques professionnelles de référence des interprètes par le biais d’entretiens collectifs auprès de trois groupes : les interprètes, les Sourds et les employeurs. Le corpus de données constitué a été traité selon une démarche inductive afin de faire émerger les activités professionnelles des interprètes et les ressources mobilisées nécessaires à leur actualisation. À partir de ces résultats, du cadre théorique et de recommandations d’experts consultés par questionnaire, cette recherche propose un profil de sortie constitué de huit grandes compétences, auxquelles sont associées un ensemble d’habiletés, de connaissances et d’attitudes. En conclusion, cette recherche propose que la conception et la mise en œuvre d’un programme conçu à partir de ce profil de sortie se fassent selon l’approche-programme. Il permettrait de répondre aux insatisfactions exprimées par les interprètes, les employeurs et les Sourds et serait un vecteur de professionnalisation pour les interprètes.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.140
Threshold uncertainty score0.344

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.013
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0140.016
Scholarly communication0.0110.005
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.001

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.

Opus teacher head0.063
GPT teacher head0.454
Teacher spread0.391 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
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