999 resultados para Translation instruction


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Short identification key and morphological description of the mature larvae of Philopotamidae, Limnophilidae (genus Apatania) and Sericostomatidae

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A avaliação da qualidade de vida tem sido cada vez mais utilizada pelos profissionais da área de saúde para mensurar o impacto de doenças na vida dos pacientes, bem como para avaliar os resultados dos tratamentos realizados. O crescente interesse por protocolos de pesquisa clínica em doenças não degenerativas do quadril tem encontrado muitos obstáculos na avaliação objetiva de seus resultados, principalmente nos estudos de observação de novas intervenções terapêuticas, como a artroscopia. O Nonarthritic Hip Score (NAHS) é um instrumento de avaliação clínica, desenvolvido originalmente em inglês, cujo objetivo é avaliar a função da articulação do quadril em pacientes jovens e fisicamente ativos. O objetivo desse estudo foi traduzir esse instrumento para a língua portuguesa, adaptá-lo para a cultura brasileira e validá-lo para que possa ser utilizado na avaliação de qualidade de vida de pacientes brasileiros com dor no quadril, sem doença degenerativa. A metodologia utilizada é a sugerida por Guillemin et al. (1993) e revisado por Beaton et al. (2000), que propuseram um conjunto de instruções padronizadas para adaptação cultural de instrumentos de qualidade de vida, incluindo cinco etapas: tradução, tradução de volta, revisão pelo comitê, pré-teste e teste, com reavaliação dos pesos dos escores, se relevante. A versão de consenso foi aplicada em 30 indivíduos. As questões sobre atividades esportivas e tarefas domésticas foram modificadas, para melhor adaptação à cultura brasileira. A versão brasileira do Nonarthritic Hip Score (NAHS-Brasil) foi respondida por 64 pacientes com dor no quadril, a fim de avaliar as propriedades de medida do instrumento: reprodutibilidade, consistência interna e validade. A reprodutibilidade foi 0,9, mostrando uma forte correlação; a consistência interna mostrou correlação entre 0,8 e 0,9, considerada boa e excelente; a validade foi considerada respectivamente boa e excelente; a correlação entre NAHS-Brasil e WOMAC foi 0,9; e a correlação entre o NAHS-Brasil e Questionário Algofuncional de Lequesne foi 0,79. O Nonarthritic Hip Score foi traduzido para a língua portuguesa e adaptado à cultura brasileira, de acordo com o conjunto de instruções padronizadas para adaptação cultural de instrumentos de qualidade de vida. Sua reprodutibilidade, consistência interna e validade foram também demonstradas.

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[EU]Lan honetan Ebaluatoia aurkezten da, eskala handiko ingelesa-euskara itzulpen automatikoko ebaluazio kanpaina, komunitate-elkarlanean oinarritua. Bost sistemaren itzulpen kalitatea konparatzea izan da kanpainaren helburua, zehazki, bi sistema estatistiko, erregeletan oinarritutako bat eta sistema hibrido bat (IXA taldean garatuak) eta Google Translate. Emaitzetan oinarrituta, sistemen sailkapen bat egin dugu, baita etorkizuneko ikerkuntza bideratuko duten zenbait analisi kualitatibo ere, hain zuzen, ebaluazio-bildumako azpi-multzoen analisia, iturburuko esaldien analisi estrukturala eta itzulpenen errore-analisia. Lanak analisi hauen hastapenak aurkezten ditu, etorkizunean zein motatako analisietan sakondu erakutsiko digutenak.

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The Biogeography Branch’s Sampling Design Tool for ArcGIS provides a means to effectively develop sampling strategies in a geographic information system (GIS) environment. The tool was produced as part of an iterative process of sampling design development, whereby existing data informs new design decisions. The objective of this process, and hence a product of this tool, is an optimal sampling design which can be used to achieve accurate, highprecision estimates of population metrics at a minimum of cost. Although NOAA’s Biogeography Branch focuses on marine habitats and some examples reflects this, the tool can be used to sample any type of population defined in space, be it coral reefs or corn fields.

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This paper investigates several approaches to bootstrapping a new spoken language understanding (SLU) component in a target language given a large dataset of semantically-annotated utterances in some other source language. The aim is to reduce the cost associated with porting a spoken dialogue system from one language to another by minimising the amount of data required in the target language. Since word-level semantic annotations are costly, Semantic Tuple Classifiers (STCs) are used in conjunction with statistical machine translation models both of which are trained from unaligned data to further reduce development time. The paper presents experiments in which a French SLU component in the tourist information domain is bootstrapped from English data. Results show that training STCs on automatically translated data produced the best performance for predicting the utterance's dialogue act type, however individual slot/value pairs are best predicted by training STCs on the source language and using them to decode translated utterances. © 2010 ISCA.

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