Former au travail avec interprète de service public et à la médiation interculturelle
Bibliographic record
Abstract
Le travail avec l’interprète de service public est complexe et les formations à ce niveau, relativement rares. Le diplôme universitaire (DU) Pratiques de médiation et de traduction en situation transculturelle est une formation continue offerte conjointement à des intervenants de différents champs (médical, social, éducatif) et à des interprètes. Le projet de recherche présenté ici a comme objectif d’explorer les effets de la formation sur la collaboration entre intervenant et interprète, en particulier autour des enjeux de pouvoir, de contrôle et de confiance. Trente-deux participants au DU (24 intervenants et 8 interprètes) ont répondu à un questionnaire sociodémographique, puis participé à des entrevues de groupe. La grande majorité a une expérience à la fois professionnelle et personnelle des diversités, voire du métissage. Notamment par la réflexion personnelle et le travail collaboratif qu’elle suscite, la formation favorise un sentiment de légitimité de ces diversités. Cela a vraisemblablement une influence positive sur la relation entre les intervenants et les interprètes ainsi que sur l’emploi de la médiation et même sur la mise sur pieds de projets extraprofessionnels, dans la communauté. Malgré les changements observés, les interprètes restent aux prises avec un manque de reconnaissance de la part des institutions.
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 | 0.010 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.013 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".