Aplicativos móveis de interpretação automática: expectativas e percepções dos usuários brasileiros
Bibliographic record
Abstract
AGRADECIMENTOAgradeço primeiramente a mim mesmo, por ter acreditado que eu seria capaz, ainda que várias pessoas tentassem minar a minha autoestima e diminuir as minhas capacidades.Agradeço ao meu avô Miguel de Freitas, que tanto me apoiou ao longo dos anos.Agradeço também a minha orientadora e a todos os demais doutores que tiveram contato com a minha pesquisa.RESUMO Apesar dos inúmeros sistemas desenvolvidos ao longo das cerca de quatro décadas de história da interpretação automática, pouco se sabe sobre as expectativas e percepções que os usuários dessa tecnologia têm a respeito desse serviço.Tendo isso em vista, o presente estudo busca identificar as percepções dos usuários brasileiros de serviços de interpretação automática oferecidos por aplicativos móveis da App Store, a loja de aplicativos móveis da Apple.E, a partir dessa identificação, trata brevemente das expectativas desses usuários.Os resultados mostram que vários comentários veiculam expectativas e percepções contraditórias e, por mais que o usuário as separe em períodos, o fato de essas expectativas e percepções comporem um mesmo comentário pode levar o pesquisador a ter dificuldades com a interpretação delas.As expectativas e percepções dos usuários apontam para a necessidade de os aplicativos melhorarem os serviços de interpretação automática por eles oferecidos, principalmente no que se refere à tradução de textos em imagens oferecida pelo Google Tradutor e a funcionalidade de tradução offline oferecida pelo aplicativo Tradutor de Voz.Além disso, os dados do presente estudo mostram que as expectativas e percepções dos usuários merecem atenção por parte tanto dos desenvolvedores de aplicativos de interpretação automática quanto dos intérpretes humanos, pois os parâmetros que devem ser levados em consideração no julgamento da qualidade de traduções e interpretações automáticas nem sempre estão ao alcance daquele usuário que nunca consumiu traduções e interpretações.
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 | 0.008 | 0.044 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 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".