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Record W7132694943

Comparison of the current situation of TISP in Spain, United Kingdom and Canada: regulation, accreditation, and training

2023· article· es· W7132694943 on OpenAlexaboutno aff
Alicia Gómez Uscátegui

Bibliographic record

Venuee_Buah · 2023
Typearticle
Languagees
FieldHealth Professions
TopicInterpreting and Communication in Healthcare
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Training (meteorology)Work (physics)Kingdom
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

En los últimos años, los movimientos de población a lo largo del mundo han dado lugar a que las diversas culturas, idiomas y creencias se mezclen y convivan en un mismo país. Esta convergencia de lenguas acarrea que los países anfitriones cuenten con una infraestructura suficientes para solventar las barreras lingüísticas que se dan a raíz de la migración. España cuenta con un sistema público que proporciona atención sanitaria de forma gratuita a sus ciudadanos. Sin embargo, el sector de la traducción e interpretación en los SSPP no cuenta con una regulación oficial que dote a estos trabajadores de seguridad laboral y reconocimiento. No obstante, países como Reino Unido y Canadá están más avanzados en este campo y poseen un sistema capaz de solventar las carencias que sufren los traductores e intérpretes públicos en España. A lo largo de este trabajo se estudia la situación de los traductores e intérpretes que trabajan en los servicios públicos y se encargan de proporcionar el puente interlingüístico que necesita la población extranjera para ejercer sus derechos al igual que el resto de ciudadanos, así como el marco que rodea esta profesión, desde la formación a la regulación y situación actual. Asimismo, se realiza el mismo estudio en el caso de España, Reino Unido y Canadá para poder comparar la situación en los tres países. El objetivo de este trabajo es, a través de los datos recopilados en las bases de datos propias, exponer la situación de la TISP en España en comparación con países más avanzados en esta área, como Reino Unido y Canadá, con el fin de evidenciar la necesidad de mejoras legislativas y laborales a nivel nacional. Esta comparación se realizará a través del estudio de la formación en TeI y TISP en los tres países, así como el marco actual que rodea a la TISP (normativa, acreditación y situación actual). Finalmente se realizará un apartado de discusiones para sacar las conclusiones necesarias para argumentar la hipótesis de este trabajo, la necesidad de mejorar el área de la TISP en España

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.096
Threshold uncertainty score0.693

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.006
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.008
Science and technology studies0.0050.002
Scholarly communication0.0060.001
Open science0.0010.003
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.000

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.

Opus teacher head0.176
GPT teacher head0.463
Teacher spread0.287 · 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 designObservational
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
Published2023
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