Bibliographic record
Abstract
Dans cette intervention, je présente quelques aspects de mon travail de linguiste traducteur et interprète dans des contextes de santé auprès des peuples indigènes, notamment les Avá-Canoeiro et les peuples indigènes de l’Amazonie brésilienne. J’ai travaillé de 2014 à 2017, à la demande de la FUNAI et de la SESAI, en tant qu’accompagnateur des autochtones Avá-Canoeiro dans les hôpitaux. Les Avá-Canoeiro sont un peuple de contact récent avec un haut degré de vulnérabilité. J’ai essayé d’offrir un accompagnement sensible aux différences culturelles dans la conception de la santé et de la maladie, en faisant en sorte que mon rôle de traducteur-interprète tienne également compte des différences culturelles. Dans le contexte de la pandémie de COVID-19, j’ai eu l’occasion de fournir des services de conseil à la COIAB, en supervisant la traduction de documents sur la maladie, sur la violence aux enfants, aux adolescents et aux femmes, et sur la santé mentale des autochtones dans une vingtaine de langues autochtones de l’Amazonie brésilienne.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.039 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".