iVOD / 17314

Field Value
IVOD_ID 17314
IVOD_URL https://ivod.ly.gov.tw/Play/Full/1M/17314
日期 2026-04-01
會議資料.會議代碼 委員會-11-5-26-4
會議資料.會議代碼:str 第11屆第5會期社會福利及衛生環境委員會第4次全體委員會議
會議資料.屆 11
會議資料.會期 5
會議資料.會次 4
會議資料.種類 委員會
會議資料.委員會代碼[0] 26
會議資料.委員會代碼:str[0] 社會福利及衛生環境委員會
會議資料.標題 第11屆第5會期社會福利及衛生環境委員會第4次全體委員會議
影片種類 Full
開始時間 2026-04-01T08:38:02+08:00
結束時間 2026-04-01T14:53:00+08:00
影片長度 06:14:58
支援功能[0] ai-transcript
video_url https://h264media01.ly.gov.tw:443/vod_1/_definst_/mp4:1M/bfaf9b39ac01a685bbd6dedb4516fb0fa82c4ca6dd6713f27a9d5466ed3f814041a18c057a2581a45ea18f28b6918d91.mp4/playlist.m3u8
會議時間 2026-04-01T09:00:00+08:00
會議名稱 立法院第11屆第5會期社會福利及衛生環境委員會第4次全體委員會議(事由:邀請勞動部部長、衛生福利部、原住民族委員會就「穩定原住民族就業、改善低薪與勞動權益保障,並縮小職業災害發生率及死亡率差距之執行現況與精進作為」進行專題報告,並備質詢。 邀請勞動部、衛生福利部就「開放家有十二歲以下子女家庭逕行申請外籍家事移工政策,對本國勞工就業、照顧體系負擔、兒童最佳利益及相關權益保障之衝擊評估與制度配套」進行專題報告,並備質詢。 邀請勞動部、衛生福利部、行政院、行政院人事行政總處、銓敘部、公務人員保障暨培訓委員會、法務部,就「職場霸凌申訴機制之檢討:以顏慧欣案為例,如何建構員工心理健康與職場保障機制」進行專題報告,並備質詢。 【專題報告綜合詢答】)
委員名稱 完整會議
委員發言時間 08:38:02 - 14:53:00
transcript.pyannote[0].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[0].start 1340.56409375
transcript.pyannote[0].end 1342.04909375
transcript.pyannote[1].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1].start 1342.18409375
transcript.pyannote[1].end 1342.38659375
transcript.pyannote[2].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2].start 1342.38659375
transcript.pyannote[2].end 1342.67346875
transcript.pyannote[3].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3].start 1342.67346875
transcript.pyannote[3].end 1342.79159375
transcript.pyannote[4].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[4].start 1344.56346875
transcript.pyannote[4].end 1344.58034375
transcript.pyannote[5].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[5].start 1344.58034375
transcript.pyannote[5].end 1347.58409375
transcript.pyannote[6].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[6].start 1347.58409375
transcript.pyannote[6].end 1347.61784375
transcript.pyannote[7].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[7].start 1347.88784375
transcript.pyannote[7].end 1351.07721875
transcript.pyannote[8].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[8].start 1352.96721875
transcript.pyannote[8].end 1379.34284375
transcript.pyannote[9].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[9].start 1381.04721875
transcript.pyannote[9].end 1382.92034375
transcript.pyannote[10].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[10].start 1384.47284375
transcript.pyannote[10].end 1389.77159375
transcript.pyannote[11].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[11].start 1389.88971875
transcript.pyannote[11].end 1397.55096875
transcript.pyannote[12].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[12].start 1402.20846875
transcript.pyannote[12].end 1429.25909375
transcript.pyannote[13].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[13].start 1429.83284375
transcript.pyannote[13].end 1483.91721875
transcript.pyannote[14].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[14].start 1485.06471875
transcript.pyannote[14].end 1488.64221875
transcript.pyannote[15].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[15].start 1493.94096875
transcript.pyannote[15].end 1495.03784375
transcript.pyannote[16].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[16].start 1495.94909375
transcript.pyannote[16].end 1520.02971875
transcript.pyannote[17].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[17].start 1520.45159375
transcript.pyannote[17].end 1558.69034375
transcript.pyannote[18].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[18].start 1561.55909375
transcript.pyannote[18].end 1564.56284375
transcript.pyannote[19].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[19].start 1567.21221875
transcript.pyannote[19].end 1568.14034375
transcript.pyannote[20].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[20].start 1569.60846875
transcript.pyannote[20].end 1570.73909375
transcript.pyannote[21].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[21].start 1573.69221875
transcript.pyannote[21].end 1575.64971875
transcript.pyannote[22].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[22].start 1578.46784375
transcript.pyannote[22].end 1580.37471875
transcript.pyannote[23].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[23].start 1583.00721875
transcript.pyannote[23].end 1585.20096875
transcript.pyannote[24].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[24].start 1585.45409375
transcript.pyannote[24].end 1585.74096875
transcript.pyannote[25].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[25].start 1586.60159375
transcript.pyannote[25].end 1588.66034375
transcript.pyannote[26].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[26].start 1590.49971875
transcript.pyannote[26].end 1592.10284375
transcript.pyannote[27].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[27].start 1595.03909375
transcript.pyannote[27].end 1596.89534375
transcript.pyannote[28].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[28].start 1598.97096875
transcript.pyannote[28].end 1600.72596875
transcript.pyannote[29].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[29].start 1602.85221875
transcript.pyannote[29].end 1605.21471875
transcript.pyannote[30].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[30].start 1608.33659375
transcript.pyannote[30].end 1611.62721875
transcript.pyannote[31].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[31].start 1613.77034375
transcript.pyannote[31].end 1615.08659375
transcript.pyannote[32].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[32].start 1615.32284375
transcript.pyannote[32].end 1615.57596875
transcript.pyannote[33].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[33].start 1615.67721875
transcript.pyannote[33].end 1619.22096875
transcript.pyannote[34].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[34].start 1622.05596875
transcript.pyannote[34].end 1624.55346875
transcript.pyannote[35].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[35].start 1624.92471875
transcript.pyannote[35].end 1625.00909375
transcript.pyannote[36].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[36].start 1626.35909375
transcript.pyannote[36].end 1628.28284375
transcript.pyannote[37].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[37].start 1630.12221875
transcript.pyannote[37].end 1632.80534375
transcript.pyannote[38].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[38].start 1633.24409375
transcript.pyannote[38].end 1633.37909375
transcript.pyannote[39].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[39].start 1635.97784375
transcript.pyannote[39].end 1637.59784375
transcript.pyannote[40].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[40].start 1640.28096875
transcript.pyannote[40].end 1642.60971875
transcript.pyannote[41].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[41].start 1645.93409375
transcript.pyannote[41].end 1647.45284375
transcript.pyannote[42].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[42].start 1650.86159375
transcript.pyannote[42].end 1652.71784375
transcript.pyannote[43].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[43].start 1654.72596875
transcript.pyannote[43].end 1656.43034375
transcript.pyannote[44].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[44].start 1659.02909375
transcript.pyannote[44].end 1660.66596875
transcript.pyannote[45].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[45].start 1662.20159375
transcript.pyannote[45].end 1664.98596875
transcript.pyannote[46].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[46].start 1668.95159375
transcript.pyannote[46].end 1670.35221875
transcript.pyannote[47].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[47].start 1670.99346875
transcript.pyannote[47].end 1673.01846875
transcript.pyannote[48].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[48].start 1677.27096875
transcript.pyannote[48].end 1677.32159375
transcript.pyannote[49].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[49].start 1677.55784375
transcript.pyannote[49].end 1679.97096875
transcript.pyannote[50].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[50].start 1680.44346875
transcript.pyannote[50].end 1680.64596875
transcript.pyannote[51].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[51].start 1685.28659375
transcript.pyannote[51].end 1687.15971875
transcript.pyannote[52].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[52].start 1694.43284375
transcript.pyannote[52].end 1696.82909375
transcript.pyannote[53].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[53].start 1696.01909375
transcript.pyannote[53].end 1696.08659375
transcript.pyannote[54].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[54].start 1696.08659375
transcript.pyannote[54].end 1696.33971875
transcript.pyannote[55].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[55].start 1696.33971875
transcript.pyannote[55].end 1696.45784375
transcript.pyannote[56].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[56].start 1696.45784375
transcript.pyannote[56].end 1696.52534375
transcript.pyannote[57].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[57].start 1702.54971875
transcript.pyannote[57].end 1707.88221875
transcript.pyannote[58].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[58].start 1708.20284375
transcript.pyannote[58].end 1722.69846875
transcript.pyannote[59].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[59].start 1723.15409375
transcript.pyannote[59].end 1725.11159375
transcript.pyannote[60].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[60].start 1725.78659375
transcript.pyannote[60].end 1731.62534375
transcript.pyannote[61].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[61].start 1731.86159375
transcript.pyannote[61].end 1770.72471875
transcript.pyannote[62].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[62].start 1771.24784375
transcript.pyannote[62].end 1813.28346875
transcript.pyannote[63].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[63].start 1814.43096875
transcript.pyannote[63].end 1834.12409375
transcript.pyannote[64].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[64].start 1835.08596875
transcript.pyannote[64].end 1846.30784375
transcript.pyannote[65].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[65].start 1846.59471875
transcript.pyannote[65].end 1879.45034375
transcript.pyannote[66].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[66].start 1880.58096875
transcript.pyannote[66].end 1911.86721875
transcript.pyannote[67].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[67].start 1912.25534375
transcript.pyannote[67].end 1918.46534375
transcript.pyannote[68].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[68].start 1919.03909375
transcript.pyannote[68].end 1940.65596875
transcript.pyannote[69].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[69].start 1941.56721875
transcript.pyannote[69].end 1942.81596875
transcript.pyannote[70].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[70].start 1943.01846875
transcript.pyannote[70].end 1943.99721875
transcript.pyannote[71].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[71].start 1945.60034375
transcript.pyannote[71].end 1965.31034375
transcript.pyannote[72].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[72].start 1965.66471875
transcript.pyannote[72].end 1986.11721875
transcript.pyannote[73].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[73].start 1986.65721875
transcript.pyannote[73].end 1999.43159375
transcript.pyannote[74].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[74].start 2000.17409375
transcript.pyannote[74].end 2003.36346875
transcript.pyannote[75].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[75].start 2003.61659375
transcript.pyannote[75].end 2021.04846875
transcript.pyannote[76].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[76].start 2021.31846875
transcript.pyannote[76].end 2035.93221875
transcript.pyannote[77].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[77].start 2037.46784375
transcript.pyannote[77].end 2045.43284375
transcript.pyannote[78].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[78].start 2046.12471875
transcript.pyannote[78].end 2047.60971875
transcript.pyannote[79].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[79].start 2047.91346875
transcript.pyannote[79].end 2059.84409375
transcript.pyannote[80].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[80].start 2060.82284375
transcript.pyannote[80].end 2062.02096875
transcript.pyannote[81].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[81].start 2062.99971875
transcript.pyannote[81].end 2063.80971875
transcript.pyannote[82].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[82].start 2063.94471875
transcript.pyannote[82].end 2065.51409375
transcript.pyannote[83].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[83].start 2065.69971875
transcript.pyannote[83].end 2078.23784375
transcript.pyannote[84].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[84].start 2079.33471875
transcript.pyannote[84].end 2082.54096875
transcript.pyannote[85].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[85].start 2083.19909375
transcript.pyannote[85].end 2088.16034375
transcript.pyannote[86].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[86].start 2088.80159375
transcript.pyannote[86].end 2125.38659375
transcript.pyannote[87].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[87].start 2125.63971875
transcript.pyannote[87].end 2143.94909375
transcript.pyannote[88].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[88].start 2144.38784375
transcript.pyannote[88].end 2145.26534375
transcript.pyannote[89].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[89].start 2145.67034375
transcript.pyannote[89].end 2157.66846875
transcript.pyannote[90].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[90].start 2158.37721875
transcript.pyannote[90].end 2160.03096875
transcript.pyannote[91].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[91].start 2160.43596875
transcript.pyannote[91].end 2160.89159375
transcript.pyannote[92].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[92].start 2161.49909375
transcript.pyannote[92].end 2167.20284375
transcript.pyannote[93].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[93].start 2167.57409375
transcript.pyannote[93].end 2172.77159375
transcript.pyannote[94].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[94].start 2174.22284375
transcript.pyannote[94].end 2195.68784375
transcript.pyannote[95].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[95].start 2196.14346875
transcript.pyannote[95].end 2212.95096875
transcript.pyannote[96].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[96].start 2214.31784375
transcript.pyannote[96].end 2217.96284375
transcript.pyannote[97].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[97].start 2218.31721875
transcript.pyannote[97].end 2222.53596875
transcript.pyannote[98].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[98].start 2223.05909375
transcript.pyannote[98].end 2224.86471875
transcript.pyannote[99].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[99].start 2224.99971875
transcript.pyannote[99].end 2253.73784375
transcript.pyannote[100].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[100].start 2254.09221875
transcript.pyannote[100].end 2267.03534375
transcript.pyannote[101].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[101].start 2267.64284375
transcript.pyannote[101].end 2272.38471875
transcript.pyannote[102].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[102].start 2273.32971875
transcript.pyannote[102].end 2285.51346875
transcript.pyannote[103].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[103].start 2286.05346875
transcript.pyannote[103].end 2287.11659375
transcript.pyannote[104].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[104].start 2287.30221875
transcript.pyannote[104].end 2289.98534375
transcript.pyannote[105].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[105].start 2300.12721875
transcript.pyannote[105].end 2312.56409375
transcript.pyannote[106].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[106].start 2313.54284375
transcript.pyannote[106].end 2318.36909375
transcript.pyannote[107].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[107].start 2318.85846875
transcript.pyannote[107].end 2351.02221875
transcript.pyannote[108].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[108].start 2351.08971875
transcript.pyannote[108].end 2357.62034375
transcript.pyannote[109].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[109].start 2357.97471875
transcript.pyannote[109].end 2361.51846875
transcript.pyannote[110].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[110].start 2362.91909375
transcript.pyannote[110].end 2387.82659375
transcript.pyannote[111].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[111].start 2387.96159375
transcript.pyannote[111].end 2390.27346875
transcript.pyannote[112].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[112].start 2390.61096875
transcript.pyannote[112].end 2395.72409375
transcript.pyannote[113].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[113].start 2396.09534375
transcript.pyannote[113].end 2398.15409375
transcript.pyannote[114].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[114].start 2398.59284375
transcript.pyannote[114].end 2399.25096875
transcript.pyannote[115].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[115].start 2399.52096875
transcript.pyannote[115].end 2406.25409375
transcript.pyannote[116].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[116].start 2406.47346875
transcript.pyannote[116].end 2442.16409375
transcript.pyannote[117].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[117].start 2442.70409375
transcript.pyannote[117].end 2475.59346875
transcript.pyannote[118].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[118].start 2476.72409375
transcript.pyannote[118].end 2488.58721875
transcript.pyannote[119].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[119].start 2489.07659375
transcript.pyannote[119].end 2489.63346875
transcript.pyannote[120].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[120].start 2489.65034375
transcript.pyannote[120].end 2504.24721875
transcript.pyannote[121].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[121].start 2504.48346875
transcript.pyannote[121].end 2523.83909375
transcript.pyannote[122].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[122].start 2524.34534375
transcript.pyannote[122].end 2539.70159375
transcript.pyannote[123].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[123].start 2540.08971875
transcript.pyannote[123].end 2568.59159375
transcript.pyannote[124].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[124].start 2568.84471875
transcript.pyannote[124].end 2569.46909375
transcript.pyannote[125].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[125].start 2570.80221875
transcript.pyannote[125].end 2583.76221875
transcript.pyannote[126].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[126].start 2584.20096875
transcript.pyannote[126].end 2593.51596875
transcript.pyannote[127].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[127].start 2593.97159375
transcript.pyannote[127].end 2618.40659375
transcript.pyannote[128].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[128].start 2618.47409375
transcript.pyannote[128].end 2619.26721875
transcript.pyannote[129].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[129].start 2619.50346875
transcript.pyannote[129].end 2622.99659375
transcript.pyannote[130].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[130].start 2624.04284375
transcript.pyannote[130].end 2625.96659375
transcript.pyannote[131].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[131].start 2626.50659375
transcript.pyannote[131].end 2641.12034375
transcript.pyannote[132].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[132].start 2641.55909375
transcript.pyannote[132].end 2646.94221875
transcript.pyannote[133].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[133].start 2647.09409375
transcript.pyannote[133].end 2660.12159375
transcript.pyannote[134].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[134].start 2660.94846875
transcript.pyannote[134].end 2665.38659375
transcript.pyannote[135].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[135].start 2676.47346875
transcript.pyannote[135].end 2684.99534375
transcript.pyannote[136].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[136].start 2685.09659375
transcript.pyannote[136].end 2768.44221875
transcript.pyannote[137].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[137].start 2768.59409375
transcript.pyannote[137].end 2770.06221875
transcript.pyannote[138].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[138].start 2770.14659375
transcript.pyannote[138].end 2790.34596875
transcript.pyannote[139].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[139].start 2790.71721875
transcript.pyannote[139].end 2800.40346875
transcript.pyannote[140].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[140].start 2800.74096875
transcript.pyannote[140].end 2804.57159375
transcript.pyannote[141].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[141].start 2804.70659375
transcript.pyannote[141].end 2805.51659375
transcript.pyannote[142].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[142].start 2806.02284375
transcript.pyannote[142].end 2810.81534375
transcript.pyannote[143].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[143].start 2811.77721875
transcript.pyannote[143].end 2823.70784375
transcript.pyannote[144].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[144].start 2824.21409375
transcript.pyannote[144].end 2855.33159375
transcript.pyannote[145].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[145].start 2855.87159375
transcript.pyannote[145].end 2873.25284375
transcript.pyannote[146].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[146].start 2874.70409375
transcript.pyannote[146].end 2877.06659375
transcript.pyannote[147].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[147].start 2877.58971875
transcript.pyannote[147].end 2895.86534375
transcript.pyannote[148].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[148].start 2896.06784375
transcript.pyannote[148].end 2898.14346875
transcript.pyannote[149].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[149].start 2898.56534375
transcript.pyannote[149].end 2902.29471875
transcript.pyannote[150].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[150].start 2902.66596875
transcript.pyannote[150].end 2905.87221875
transcript.pyannote[151].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[151].start 2913.56721875
transcript.pyannote[151].end 2915.64284375
transcript.pyannote[152].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[152].start 2915.72721875
transcript.pyannote[152].end 2917.76909375
transcript.pyannote[153].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[153].start 2925.26159375
transcript.pyannote[153].end 2925.86909375
transcript.pyannote[154].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[154].start 2925.86909375
transcript.pyannote[154].end 2976.20721875
transcript.pyannote[155].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[155].start 2976.89909375
transcript.pyannote[155].end 2989.25159375
transcript.pyannote[156].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[156].start 2989.79159375
transcript.pyannote[156].end 3006.21096875
transcript.pyannote[157].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[157].start 3006.91971875
transcript.pyannote[157].end 3019.27221875
transcript.pyannote[158].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[158].start 3020.26784375
transcript.pyannote[158].end 3022.07346875
transcript.pyannote[159].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[159].start 3022.52909375
transcript.pyannote[159].end 3027.08534375
transcript.pyannote[160].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[160].start 3027.70971875
transcript.pyannote[160].end 3039.01596875
transcript.pyannote[161].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[161].start 3039.18471875
transcript.pyannote[161].end 3049.73159375
transcript.pyannote[162].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[162].start 3041.22659375
transcript.pyannote[162].end 3041.73284375
transcript.pyannote[163].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[163].start 3049.54596875
transcript.pyannote[163].end 3056.39721875
transcript.pyannote[164].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[164].start 3056.73471875
transcript.pyannote[164].end 3115.17284375
transcript.pyannote[165].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[165].start 3114.34596875
transcript.pyannote[165].end 3119.44221875
transcript.pyannote[166].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[166].start 3118.86846875
transcript.pyannote[166].end 3118.91909375
transcript.pyannote[167].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[167].start 3118.91909375
transcript.pyannote[167].end 3118.95284375
transcript.pyannote[168].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[168].start 3119.32409375
transcript.pyannote[168].end 3121.78784375
transcript.pyannote[169].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[169].start 3122.41221875
transcript.pyannote[169].end 3140.65409375
transcript.pyannote[170].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[170].start 3124.53846875
transcript.pyannote[170].end 3124.82534375
transcript.pyannote[171].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[171].start 3124.82534375
transcript.pyannote[171].end 3124.84221875
transcript.pyannote[172].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[172].start 3140.65409375
transcript.pyannote[172].end 3167.73846875
transcript.pyannote[173].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[173].start 3168.34596875
transcript.pyannote[173].end 3184.03971875
transcript.pyannote[174].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[174].start 3185.00159375
transcript.pyannote[174].end 3186.79034375
transcript.pyannote[175].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[175].start 3187.36409375
transcript.pyannote[175].end 3212.76096875
transcript.pyannote[176].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[176].start 3213.68909375
transcript.pyannote[176].end 3222.53159375
transcript.pyannote[177].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[177].start 3222.58221875
transcript.pyannote[177].end 3228.26909375
transcript.pyannote[178].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[178].start 3228.57284375
transcript.pyannote[178].end 3229.06221875
transcript.pyannote[179].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[179].start 3229.02846875
transcript.pyannote[179].end 3230.37846875
transcript.pyannote[180].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[180].start 3230.90159375
transcript.pyannote[180].end 3234.78284375
transcript.pyannote[181].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[181].start 3235.23846875
transcript.pyannote[181].end 3262.67721875
transcript.pyannote[182].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[182].start 3261.24284375
transcript.pyannote[182].end 3263.03159375
transcript.pyannote[183].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[183].start 3263.03159375
transcript.pyannote[183].end 3265.93409375
transcript.pyannote[184].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[184].start 3263.08221875
transcript.pyannote[184].end 3263.25096875
transcript.pyannote[185].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[185].start 3263.26784375
transcript.pyannote[185].end 3263.40284375
transcript.pyannote[186].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[186].start 3266.44034375
transcript.pyannote[186].end 3267.53721875
transcript.pyannote[187].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[187].start 3269.15721875
transcript.pyannote[187].end 3275.87346875
transcript.pyannote[188].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[188].start 3277.59471875
transcript.pyannote[188].end 3281.34096875
transcript.pyannote[189].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[189].start 3282.25221875
transcript.pyannote[189].end 3289.94721875
transcript.pyannote[190].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[190].start 3288.95159375
transcript.pyannote[190].end 3292.63034375
transcript.pyannote[191].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[191].start 3292.91721875
transcript.pyannote[191].end 3295.54971875
transcript.pyannote[192].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[192].start 3295.85346875
transcript.pyannote[192].end 3296.25846875
transcript.pyannote[193].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[193].start 3296.93346875
transcript.pyannote[193].end 3298.24971875
transcript.pyannote[194].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[194].start 3297.76034375
transcript.pyannote[194].end 3300.30846875
transcript.pyannote[195].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[195].start 3300.40971875
transcript.pyannote[195].end 3302.85659375
transcript.pyannote[196].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[196].start 3304.18971875
transcript.pyannote[196].end 3324.65909375
transcript.pyannote[197].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[197].start 3325.82346875
transcript.pyannote[197].end 3378.22034375
transcript.pyannote[198].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[198].start 3377.30909375
transcript.pyannote[198].end 3378.99659375
transcript.pyannote[199].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[199].start 3378.23721875
transcript.pyannote[199].end 3378.35534375
transcript.pyannote[200].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[200].start 3378.99659375
transcript.pyannote[200].end 3380.51534375
transcript.pyannote[201].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[201].start 3379.68846875
transcript.pyannote[201].end 3381.74721875
transcript.pyannote[202].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[202].start 3381.88221875
transcript.pyannote[202].end 3415.75034375
transcript.pyannote[203].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[203].start 3416.22284375
transcript.pyannote[203].end 3416.47596875
transcript.pyannote[204].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[204].start 3417.33659375
transcript.pyannote[204].end 3445.14659375
transcript.pyannote[205].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[205].start 3445.85534375
transcript.pyannote[205].end 3460.08096875
transcript.pyannote[206].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[206].start 3460.30034375
transcript.pyannote[206].end 3470.61096875
transcript.pyannote[207].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[207].start 3471.08346875
transcript.pyannote[207].end 3483.62159375
transcript.pyannote[208].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[208].start 3474.88034375
transcript.pyannote[208].end 3475.03221875
transcript.pyannote[209].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[209].start 3475.03221875
transcript.pyannote[209].end 3475.97721875
transcript.pyannote[210].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[210].start 3475.97721875
transcript.pyannote[210].end 3476.02784375
transcript.pyannote[211].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[211].start 3476.02784375
transcript.pyannote[211].end 3476.66909375
transcript.pyannote[212].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[212].start 3483.26721875
transcript.pyannote[212].end 3518.65409375
transcript.pyannote[213].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[213].start 3500.83409375
transcript.pyannote[213].end 3501.34034375
transcript.pyannote[214].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[214].start 3502.97721875
transcript.pyannote[214].end 3503.16284375
transcript.pyannote[215].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[215].start 3518.72159375
transcript.pyannote[215].end 3521.16846875
transcript.pyannote[216].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[216].start 3518.90721875
transcript.pyannote[216].end 3519.26159375
transcript.pyannote[217].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[217].start 3520.67909375
transcript.pyannote[217].end 3542.36346875
transcript.pyannote[218].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[218].start 3542.98784375
transcript.pyannote[218].end 3572.55284375
transcript.pyannote[219].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[219].start 3573.59909375
transcript.pyannote[219].end 3627.56534375
transcript.pyannote[220].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[220].start 3599.68784375
transcript.pyannote[220].end 3599.73846875
transcript.pyannote[221].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[221].start 3599.73846875
transcript.pyannote[221].end 3599.75534375
transcript.pyannote[222].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[222].start 3599.75534375
transcript.pyannote[222].end 3600.12659375
transcript.pyannote[223].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[223].start 3622.72221875
transcript.pyannote[223].end 3622.73909375
transcript.pyannote[224].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[224].start 3622.73909375
transcript.pyannote[224].end 3623.46471875
transcript.pyannote[225].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[225].start 3623.68409375
transcript.pyannote[225].end 3626.82284375
transcript.pyannote[226].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[226].start 3627.56534375
transcript.pyannote[226].end 3658.90221875
transcript.pyannote[227].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[227].start 3627.58221875
transcript.pyannote[227].end 3627.59909375
transcript.pyannote[228].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[228].start 3659.25659375
transcript.pyannote[228].end 3670.83284375
transcript.pyannote[229].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[229].start 3672.52034375
transcript.pyannote[229].end 3672.87471875
transcript.pyannote[230].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[230].start 3673.11096875
transcript.pyannote[230].end 3673.33034375
transcript.pyannote[231].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[231].start 3673.78596875
transcript.pyannote[231].end 3703.87409375
transcript.pyannote[232].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[232].start 3704.46471875
transcript.pyannote[232].end 3707.45159375
transcript.pyannote[233].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[233].start 3707.55284375
transcript.pyannote[233].end 3709.62846875
transcript.pyannote[234].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[234].start 3710.03346875
transcript.pyannote[234].end 3713.81346875
transcript.pyannote[235].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[235].start 3713.88096875
transcript.pyannote[235].end 3726.06471875
transcript.pyannote[236].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[236].start 3726.06471875
transcript.pyannote[236].end 3731.97096875
transcript.pyannote[237].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[237].start 3726.16596875
transcript.pyannote[237].end 3726.40221875
transcript.pyannote[238].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[238].start 3732.35909375
transcript.pyannote[238].end 3742.41659375
transcript.pyannote[239].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[239].start 3742.06221875
transcript.pyannote[239].end 3768.50534375
transcript.pyannote[240].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[240].start 3769.04534375
transcript.pyannote[240].end 3777.36471875
transcript.pyannote[241].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[241].start 3776.41971875
transcript.pyannote[241].end 3797.07471875
transcript.pyannote[242].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[242].start 3791.32034375
transcript.pyannote[242].end 3791.57346875
transcript.pyannote[243].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[243].start 3796.97346875
transcript.pyannote[243].end 3802.91346875
transcript.pyannote[244].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[244].start 3802.08659375
transcript.pyannote[244].end 3805.10721875
transcript.pyannote[245].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[245].start 3805.32659375
transcript.pyannote[245].end 3805.71471875
transcript.pyannote[246].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[246].start 3805.71471875
transcript.pyannote[246].end 3806.17034375
transcript.pyannote[247].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[247].start 3806.42346875
transcript.pyannote[247].end 3807.72284375
transcript.pyannote[248].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[248].start 3809.08971875
transcript.pyannote[248].end 3811.24971875
transcript.pyannote[249].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[249].start 3819.07971875
transcript.pyannote[249].end 3824.76659375
transcript.pyannote[250].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[250].start 3825.13784375
transcript.pyannote[250].end 3828.34409375
transcript.pyannote[251].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[251].start 3834.75659375
transcript.pyannote[251].end 3834.99284375
transcript.pyannote[252].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[252].start 3835.27971875
transcript.pyannote[252].end 3835.90409375
transcript.pyannote[253].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[253].start 3836.35971875
transcript.pyannote[253].end 3846.87284375
transcript.pyannote[254].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[254].start 3865.94159375
transcript.pyannote[254].end 3925.74659375
transcript.pyannote[255].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[255].start 3926.53971875
transcript.pyannote[255].end 3937.20471875
transcript.pyannote[256].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[256].start 3929.05409375
transcript.pyannote[256].end 3929.44221875
transcript.pyannote[257].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[257].start 3935.31471875
transcript.pyannote[257].end 3935.33159375
transcript.pyannote[258].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[258].start 3935.33159375
transcript.pyannote[258].end 3935.70284375
transcript.pyannote[259].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[259].start 3937.42409375
transcript.pyannote[259].end 3943.95471875
transcript.pyannote[260].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[260].start 3943.24596875
transcript.pyannote[260].end 3943.65096875
transcript.pyannote[261].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[261].start 3944.19096875
transcript.pyannote[261].end 3947.54909375
transcript.pyannote[262].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[262].start 3947.54909375
transcript.pyannote[262].end 3947.83596875
transcript.pyannote[263].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[263].start 3947.83596875
transcript.pyannote[263].end 3960.17159375
transcript.pyannote[264].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[264].start 3957.42096875
transcript.pyannote[264].end 3957.70784375
transcript.pyannote[265].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[265].start 3960.03659375
transcript.pyannote[265].end 3960.45846875
transcript.pyannote[266].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[266].start 3960.23909375
transcript.pyannote[266].end 3972.84471875
transcript.pyannote[267].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[267].start 3965.09909375
transcript.pyannote[267].end 3965.48721875
transcript.pyannote[268].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[268].start 3965.48721875
transcript.pyannote[268].end 3965.52096875
transcript.pyannote[269].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[269].start 3973.21596875
transcript.pyannote[269].end 3974.48159375
transcript.pyannote[270].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[270].start 3973.35096875
transcript.pyannote[270].end 3973.67159375
transcript.pyannote[271].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[271].start 3974.53221875
transcript.pyannote[271].end 3994.81596875
transcript.pyannote[272].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[272].start 3995.40659375
transcript.pyannote[272].end 3997.63409375
transcript.pyannote[273].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[273].start 3997.87034375
transcript.pyannote[273].end 4012.11284375
transcript.pyannote[274].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[274].start 4012.65284375
transcript.pyannote[274].end 4037.34096875
transcript.pyannote[275].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[275].start 4037.34096875
transcript.pyannote[275].end 4051.17846875
transcript.pyannote[276].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[276].start 4041.13784375
transcript.pyannote[276].end 4042.79159375
transcript.pyannote[277].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[277].start 4050.11534375
transcript.pyannote[277].end 4050.26721875
transcript.pyannote[278].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[278].start 4050.70596875
transcript.pyannote[278].end 4051.22909375
transcript.pyannote[279].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[279].start 4051.22909375
transcript.pyannote[279].end 4051.31346875
transcript.pyannote[280].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[280].start 4052.08971875
transcript.pyannote[280].end 4065.20159375
transcript.pyannote[281].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[281].start 4065.65721875
transcript.pyannote[281].end 4065.89346875
transcript.pyannote[282].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[282].start 4065.97784375
transcript.pyannote[282].end 4066.02846875
transcript.pyannote[283].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[283].start 4066.02846875
transcript.pyannote[283].end 4066.06221875
transcript.pyannote[284].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[284].start 4066.06221875
transcript.pyannote[284].end 4066.21409375
transcript.pyannote[285].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[285].start 4066.21409375
transcript.pyannote[285].end 4066.24784375
transcript.pyannote[286].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[286].start 4067.53034375
transcript.pyannote[286].end 4098.20909375
transcript.pyannote[287].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[287].start 4097.95596875
transcript.pyannote[287].end 4101.66846875
transcript.pyannote[288].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[288].start 4100.45346875
transcript.pyannote[288].end 4115.72534375
transcript.pyannote[289].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[289].start 4102.30971875
transcript.pyannote[289].end 4102.86659375
transcript.pyannote[290].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[290].start 4115.30346875
transcript.pyannote[290].end 4124.16284375
transcript.pyannote[291].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[291].start 4124.16284375
transcript.pyannote[291].end 4128.06096875
transcript.pyannote[292].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[292].start 4127.70659375
transcript.pyannote[292].end 4158.65534375
transcript.pyannote[293].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[293].start 4160.32596875
transcript.pyannote[293].end 4165.21971875
transcript.pyannote[294].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[294].start 4162.38471875
transcript.pyannote[294].end 4162.40159375
transcript.pyannote[295].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[295].start 4162.40159375
transcript.pyannote[295].end 4162.43534375
transcript.pyannote[296].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[296].start 4162.43534375
transcript.pyannote[296].end 4162.45221875
transcript.pyannote[297].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[297].start 4165.43909375
transcript.pyannote[297].end 4168.47659375
transcript.pyannote[298].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[298].start 4168.56096875
transcript.pyannote[298].end 4173.57284375
transcript.pyannote[299].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[299].start 4171.00784375
transcript.pyannote[299].end 4171.36221875
transcript.pyannote[300].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[300].start 4172.99909375
transcript.pyannote[300].end 4201.09596875
transcript.pyannote[301].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[301].start 4176.71159375
transcript.pyannote[301].end 4176.89721875
transcript.pyannote[302].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[302].start 4176.89721875
transcript.pyannote[302].end 4176.93096875
transcript.pyannote[303].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[303].start 4202.64846875
transcript.pyannote[303].end 4215.16971875
transcript.pyannote[304].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[304].start 4207.23846875
transcript.pyannote[304].end 4207.49159375
transcript.pyannote[305].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[305].start 4207.49159375
transcript.pyannote[305].end 4207.60971875
transcript.pyannote[306].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[306].start 4214.78159375
transcript.pyannote[306].end 4214.86596875
transcript.pyannote[307].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[307].start 4215.37221875
transcript.pyannote[307].end 4231.48784375
transcript.pyannote[308].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[308].start 4218.10596875
transcript.pyannote[308].end 4218.56159375
transcript.pyannote[309].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[309].start 4223.82659375
transcript.pyannote[309].end 4224.13034375
transcript.pyannote[310].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[310].start 4230.12096875
transcript.pyannote[310].end 4230.44159375
transcript.pyannote[311].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[311].start 4231.47096875
transcript.pyannote[311].end 4236.51659375
transcript.pyannote[312].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[312].start 4237.46159375
transcript.pyannote[312].end 4237.90034375
transcript.pyannote[313].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[313].start 4238.35596875
transcript.pyannote[313].end 4240.41471875
transcript.pyannote[314].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[314].start 4240.63409375
transcript.pyannote[314].end 4242.62534375
transcript.pyannote[315].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[315].start 4242.84471875
transcript.pyannote[315].end 4244.48159375
transcript.pyannote[316].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[316].start 4252.54784375
transcript.pyannote[316].end 4252.56471875
transcript.pyannote[317].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[317].start 4252.56471875
transcript.pyannote[317].end 4252.80096875
transcript.pyannote[318].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[318].start 4252.80096875
transcript.pyannote[318].end 4252.81784375
transcript.pyannote[319].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[319].start 4256.93534375
transcript.pyannote[319].end 4257.40784375
transcript.pyannote[320].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[320].start 4257.40784375
transcript.pyannote[320].end 4258.08284375
transcript.pyannote[321].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[321].start 4258.57221875
transcript.pyannote[321].end 4267.70159375
transcript.pyannote[322].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[322].start 4273.16909375
transcript.pyannote[322].end 4274.14784375
transcript.pyannote[323].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[323].start 4282.99034375
transcript.pyannote[323].end 4283.04096875
transcript.pyannote[324].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[324].start 4283.05784375
transcript.pyannote[324].end 4283.39534375
transcript.pyannote[325].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[325].start 4285.47096875
transcript.pyannote[325].end 4286.80409375
transcript.pyannote[326].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[326].start 4287.25971875
transcript.pyannote[326].end 4288.71096875
transcript.pyannote[327].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[327].start 4289.06534375
transcript.pyannote[327].end 4306.96971875
transcript.pyannote[328].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[328].start 4306.96971875
transcript.pyannote[328].end 4307.57721875
transcript.pyannote[329].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[329].start 4308.55596875
transcript.pyannote[329].end 4341.66471875
transcript.pyannote[330].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[330].start 4343.52096875
transcript.pyannote[330].end 4363.01159375
transcript.pyannote[331].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[331].start 4362.82596875
transcript.pyannote[331].end 4363.11284375
transcript.pyannote[332].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[332].start 4363.06221875
transcript.pyannote[332].end 4398.80346875
transcript.pyannote[333].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[333].start 4392.08721875
transcript.pyannote[333].end 4394.58471875
transcript.pyannote[334].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[334].start 4395.91784375
transcript.pyannote[334].end 4396.32284375
transcript.pyannote[335].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[335].start 4398.21284375
transcript.pyannote[335].end 4400.37284375
transcript.pyannote[336].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[336].start 4400.59221875
transcript.pyannote[336].end 4477.93034375
transcript.pyannote[337].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[337].start 4478.60534375
transcript.pyannote[337].end 4479.14534375
transcript.pyannote[338].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[338].start 4480.25909375
transcript.pyannote[338].end 4480.59659375
transcript.pyannote[339].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[339].start 4481.01846875
transcript.pyannote[339].end 4481.42346875
transcript.pyannote[340].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[340].start 4481.62596875
transcript.pyannote[340].end 4484.41034375
transcript.pyannote[341].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[341].start 4484.69721875
transcript.pyannote[341].end 4497.04971875
transcript.pyannote[342].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[342].start 4496.59409375
transcript.pyannote[342].end 4500.03659375
transcript.pyannote[343].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[343].start 4497.43784375
transcript.pyannote[343].end 4504.91346875
transcript.pyannote[344].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[344].start 4500.03659375
transcript.pyannote[344].end 4500.34034375
transcript.pyannote[345].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[345].start 4501.43721875
transcript.pyannote[345].end 4501.45409375
transcript.pyannote[346].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[346].start 4501.45409375
transcript.pyannote[346].end 4501.99409375
transcript.pyannote[347].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[347].start 4503.09096875
transcript.pyannote[347].end 4507.74846875
transcript.pyannote[348].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[348].start 4505.21721875
transcript.pyannote[348].end 4506.04409375
transcript.pyannote[349].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[349].start 4508.11971875
transcript.pyannote[349].end 4510.11096875
transcript.pyannote[350].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[350].start 4509.11534375
transcript.pyannote[350].end 4509.43596875
transcript.pyannote[351].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[351].start 4510.70159375
transcript.pyannote[351].end 4513.26659375
transcript.pyannote[352].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[352].start 4513.68846875
transcript.pyannote[352].end 4516.55721875
transcript.pyannote[353].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[353].start 4516.20284375
transcript.pyannote[353].end 4516.77659375
transcript.pyannote[354].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[354].start 4516.87784375
transcript.pyannote[354].end 4521.63659375
transcript.pyannote[355].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[355].start 4521.75471875
transcript.pyannote[355].end 4528.21784375
transcript.pyannote[356].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[356].start 4529.19659375
transcript.pyannote[356].end 4539.87846875
transcript.pyannote[357].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[357].start 4536.13221875
transcript.pyannote[357].end 4591.49909375
transcript.pyannote[358].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[358].start 4539.87846875
transcript.pyannote[358].end 4539.91221875
transcript.pyannote[359].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[359].start 4539.91221875
transcript.pyannote[359].end 4539.92909375
transcript.pyannote[360].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[360].start 4591.73534375
transcript.pyannote[360].end 4654.17284375
transcript.pyannote[361].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[361].start 4656.36659375
transcript.pyannote[361].end 4667.58846875
transcript.pyannote[362].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[362].start 4667.72346875
transcript.pyannote[362].end 4671.25034375
transcript.pyannote[363].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[363].start 4671.40221875
transcript.pyannote[363].end 4674.03471875
transcript.pyannote[364].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[364].start 4672.88721875
transcript.pyannote[364].end 4675.04721875
transcript.pyannote[365].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[365].start 4674.22034375
transcript.pyannote[365].end 4677.39284375
transcript.pyannote[366].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[366].start 4675.46909375
transcript.pyannote[366].end 4678.45596875
transcript.pyannote[367].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[367].start 4678.45596875
transcript.pyannote[367].end 4693.69409375
transcript.pyannote[368].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[368].start 4693.69409375
transcript.pyannote[368].end 4695.48284375
transcript.pyannote[369].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[369].start 4697.59221875
transcript.pyannote[369].end 4698.63846875
transcript.pyannote[370].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[370].start 4705.05096875
transcript.pyannote[370].end 4705.18596875
transcript.pyannote[371].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[371].start 4705.25346875
transcript.pyannote[371].end 4706.01284375
transcript.pyannote[372].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[372].start 4706.35034375
transcript.pyannote[372].end 4707.17721875
transcript.pyannote[373].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[373].start 4707.48096875
transcript.pyannote[373].end 4708.12221875
transcript.pyannote[374].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[374].start 4715.83409375
transcript.pyannote[374].end 4724.03534375
transcript.pyannote[375].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[375].start 4724.30534375
transcript.pyannote[375].end 4729.99221875
transcript.pyannote[376].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[376].start 4729.50284375
transcript.pyannote[376].end 4729.85721875
transcript.pyannote[377].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[377].start 4729.99221875
transcript.pyannote[377].end 4731.08909375
transcript.pyannote[378].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[378].start 4732.03409375
transcript.pyannote[378].end 4733.01284375
transcript.pyannote[379].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[379].start 4732.97909375
transcript.pyannote[379].end 4734.02534375
transcript.pyannote[380].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[380].start 4733.33346875
transcript.pyannote[380].end 4734.76784375
transcript.pyannote[381].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[381].start 4734.90284375
transcript.pyannote[381].end 4735.25721875
transcript.pyannote[382].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[382].start 4736.01659375
transcript.pyannote[382].end 4739.54346875
transcript.pyannote[383].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[383].start 4739.17221875
transcript.pyannote[383].end 4739.59409375
transcript.pyannote[384].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[384].start 4739.59409375
transcript.pyannote[384].end 4785.79784375
transcript.pyannote[385].speaker SPEAKER_33
transcript.pyannote[385].start 4785.73034375
transcript.pyannote[385].end 4786.96221875
transcript.pyannote[386].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[386].start 4786.96221875
transcript.pyannote[386].end 4793.76284375
transcript.pyannote[387].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[387].start 4794.18471875
transcript.pyannote[387].end 4802.87534375
transcript.pyannote[388].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[388].start 4804.05659375
transcript.pyannote[388].end 4814.94096875
transcript.pyannote[389].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[389].start 4816.24034375
transcript.pyannote[389].end 4817.70846875
transcript.pyannote[390].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[390].start 4817.97846875
transcript.pyannote[390].end 4819.14284375
transcript.pyannote[391].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[391].start 4822.77096875
transcript.pyannote[391].end 4829.62221875
transcript.pyannote[392].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[392].start 4830.26346875
transcript.pyannote[392].end 4831.42784375
transcript.pyannote[393].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[393].start 4833.99284375
transcript.pyannote[393].end 4844.91096875
transcript.pyannote[394].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[394].start 4844.30346875
transcript.pyannote[394].end 4845.11346875
transcript.pyannote[395].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[395].start 4845.82221875
transcript.pyannote[395].end 4846.64909375
transcript.pyannote[396].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[396].start 4846.85159375
transcript.pyannote[396].end 4874.71221875
transcript.pyannote[397].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[397].start 4875.26909375
transcript.pyannote[397].end 4895.63721875
transcript.pyannote[398].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[398].start 4895.95784375
transcript.pyannote[398].end 4896.37971875
transcript.pyannote[399].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[399].start 4899.99096875
transcript.pyannote[399].end 4901.03721875
transcript.pyannote[400].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[400].start 4900.90221875
transcript.pyannote[400].end 4905.18846875
transcript.pyannote[401].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[401].start 4905.37409375
transcript.pyannote[401].end 4906.69034375
transcript.pyannote[402].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[402].start 4908.10784375
transcript.pyannote[402].end 4908.14159375
transcript.pyannote[403].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[403].start 4908.14159375
transcript.pyannote[403].end 4908.17534375
transcript.pyannote[404].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[404].start 4908.17534375
transcript.pyannote[404].end 4908.24284375
transcript.pyannote[405].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[405].start 4908.24284375
transcript.pyannote[405].end 4908.29346875
transcript.pyannote[406].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[406].start 4908.29346875
transcript.pyannote[406].end 4908.39471875
transcript.pyannote[407].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[407].start 4908.39471875
transcript.pyannote[407].end 4909.52534375
transcript.pyannote[408].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[408].start 4909.00221875
transcript.pyannote[408].end 4910.26784375
transcript.pyannote[409].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[409].start 4910.23409375
transcript.pyannote[409].end 4918.43534375
transcript.pyannote[410].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[410].start 4919.39721875
transcript.pyannote[410].end 4925.57346875
transcript.pyannote[411].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[411].start 4924.59471875
transcript.pyannote[411].end 4924.89846875
transcript.pyannote[412].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[412].start 4925.57346875
transcript.pyannote[412].end 4925.60721875
transcript.pyannote[413].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[413].start 4925.60721875
transcript.pyannote[413].end 4925.67471875
transcript.pyannote[414].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[414].start 4925.67471875
transcript.pyannote[414].end 4926.07971875
transcript.pyannote[415].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[415].start 4926.34971875
transcript.pyannote[415].end 4929.99471875
transcript.pyannote[416].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[416].start 4940.92971875
transcript.pyannote[416].end 4950.16034375
transcript.pyannote[417].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[417].start 4946.17784375
transcript.pyannote[417].end 4946.19471875
transcript.pyannote[418].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[418].start 4946.19471875
transcript.pyannote[418].end 4946.43096875
transcript.pyannote[419].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[419].start 4946.43096875
transcript.pyannote[419].end 4946.48159375
transcript.pyannote[420].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[420].start 4946.48159375
transcript.pyannote[420].end 4946.49846875
transcript.pyannote[421].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[421].start 4950.16034375
transcript.pyannote[421].end 4951.03784375
transcript.pyannote[422].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[422].start 4958.14221875
transcript.pyannote[422].end 4958.76659375
transcript.pyannote[423].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[423].start 4958.81721875
transcript.pyannote[423].end 4982.44221875
transcript.pyannote[424].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[424].start 4982.44221875
transcript.pyannote[424].end 4983.03284375
transcript.pyannote[425].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[425].start 4983.28596875
transcript.pyannote[425].end 4987.36971875
transcript.pyannote[426].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[426].start 4987.58909375
transcript.pyannote[426].end 4988.29784375
transcript.pyannote[427].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[427].start 4988.56784375
transcript.pyannote[427].end 4991.33534375
transcript.pyannote[428].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[428].start 4991.31846875
transcript.pyannote[428].end 4994.55846875
transcript.pyannote[429].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[429].start 4993.54596875
transcript.pyannote[429].end 4993.98471875
transcript.pyannote[430].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[430].start 4994.79471875
transcript.pyannote[430].end 5000.16096875
transcript.pyannote[431].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[431].start 5000.88659375
transcript.pyannote[431].end 5003.63721875
transcript.pyannote[432].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[432].start 5003.68784375
transcript.pyannote[432].end 5008.02471875
transcript.pyannote[433].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[433].start 5006.15159375
transcript.pyannote[433].end 5006.80971875
transcript.pyannote[434].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[434].start 5008.21034375
transcript.pyannote[434].end 5025.37221875
transcript.pyannote[435].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[435].start 5025.23721875
transcript.pyannote[435].end 5025.52409375
transcript.pyannote[436].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[436].start 5025.52409375
transcript.pyannote[436].end 5033.03346875
transcript.pyannote[437].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[437].start 5033.25284375
transcript.pyannote[437].end 5037.91034375
transcript.pyannote[438].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[438].start 5040.45846875
transcript.pyannote[438].end 5040.84659375
transcript.pyannote[439].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[439].start 5042.29784375
transcript.pyannote[439].end 5106.67596875
transcript.pyannote[440].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[440].start 5107.13159375
transcript.pyannote[440].end 5116.10909375
transcript.pyannote[441].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[441].start 5116.31159375
transcript.pyannote[441].end 5122.62284375
transcript.pyannote[442].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[442].start 5122.97721875
transcript.pyannote[442].end 5124.17534375
transcript.pyannote[443].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[443].start 5124.47909375
transcript.pyannote[443].end 5176.48784375
transcript.pyannote[444].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[444].start 5176.92659375
transcript.pyannote[444].end 5187.54096875
transcript.pyannote[445].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[445].start 5187.69284375
transcript.pyannote[445].end 5239.53284375
transcript.pyannote[446].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[446].start 5240.15721875
transcript.pyannote[446].end 5241.25409375
transcript.pyannote[447].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[447].start 5241.82784375
transcript.pyannote[447].end 5247.41346875
transcript.pyannote[448].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[448].start 5249.33721875
transcript.pyannote[448].end 5251.61534375
transcript.pyannote[449].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[449].start 5251.98659375
transcript.pyannote[449].end 5272.32096875
transcript.pyannote[450].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[450].start 5259.51284375
transcript.pyannote[450].end 5259.56346875
transcript.pyannote[451].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[451].start 5259.56346875
transcript.pyannote[451].end 5259.90096875
transcript.pyannote[452].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[452].start 5266.53284375
transcript.pyannote[452].end 5266.56659375
transcript.pyannote[453].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[453].start 5266.56659375
transcript.pyannote[453].end 5267.03909375
transcript.pyannote[454].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[454].start 5268.67596875
transcript.pyannote[454].end 5268.96284375
transcript.pyannote[455].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[455].start 5270.70096875
transcript.pyannote[455].end 5270.73471875
transcript.pyannote[456].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[456].start 5272.18596875
transcript.pyannote[456].end 5282.44596875
transcript.pyannote[457].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[457].start 5280.74159375
transcript.pyannote[457].end 5281.33221875
transcript.pyannote[458].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[458].start 5282.41221875
transcript.pyannote[458].end 5285.38221875
transcript.pyannote[459].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[459].start 5285.60159375
transcript.pyannote[459].end 5301.78471875
transcript.pyannote[460].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[460].start 5302.22346875
transcript.pyannote[460].end 5306.67846875
transcript.pyannote[461].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[461].start 5304.21471875
transcript.pyannote[461].end 5304.56909375
transcript.pyannote[462].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[462].start 5307.38721875
transcript.pyannote[462].end 5308.97346875
transcript.pyannote[463].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[463].start 5308.11284375
transcript.pyannote[463].end 5338.84221875
transcript.pyannote[464].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[464].start 5338.30221875
transcript.pyannote[464].end 5349.52409375
transcript.pyannote[465].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[465].start 5342.77409375
transcript.pyannote[465].end 5342.89221875
transcript.pyannote[466].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[466].start 5348.96721875
transcript.pyannote[466].end 5362.18034375
transcript.pyannote[467].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[467].start 5362.63596875
transcript.pyannote[467].end 5363.19284375
transcript.pyannote[468].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[468].start 5363.78346875
transcript.pyannote[468].end 5406.71346875
transcript.pyannote[469].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[469].start 5408.16471875
transcript.pyannote[469].end 5409.43034375
transcript.pyannote[470].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[470].start 5409.12659375
transcript.pyannote[470].end 5410.42596875
transcript.pyannote[471].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[471].start 5410.42596875
transcript.pyannote[471].end 5420.48346875
transcript.pyannote[472].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[472].start 5417.85096875
transcript.pyannote[472].end 5418.28971875
transcript.pyannote[473].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[473].start 5420.11221875
transcript.pyannote[473].end 5512.65471875
transcript.pyannote[474].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[474].start 5512.72221875
transcript.pyannote[474].end 5520.31596875
transcript.pyannote[475].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[475].start 5520.94034375
transcript.pyannote[475].end 5542.28721875
transcript.pyannote[476].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[476].start 5530.39034375
transcript.pyannote[476].end 5530.79534375
transcript.pyannote[477].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[477].start 5530.79534375
transcript.pyannote[477].end 5530.81221875
transcript.pyannote[478].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[478].start 5532.36471875
transcript.pyannote[478].end 5532.70221875
transcript.pyannote[479].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[479].start 5536.87034375
transcript.pyannote[479].end 5537.17409375
transcript.pyannote[480].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[480].start 5538.47346875
transcript.pyannote[480].end 5538.81096875
transcript.pyannote[481].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[481].start 5542.23659375
transcript.pyannote[481].end 5548.48034375
transcript.pyannote[482].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[482].start 5548.48034375
transcript.pyannote[482].end 5556.64784375
transcript.pyannote[483].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[483].start 5551.48409375
transcript.pyannote[483].end 5551.92284375
transcript.pyannote[484].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[484].start 5557.15409375
transcript.pyannote[484].end 5576.20596875
transcript.pyannote[485].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[485].start 5562.30096875
transcript.pyannote[485].end 5562.80721875
transcript.pyannote[486].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[486].start 5568.30846875
transcript.pyannote[486].end 5568.74721875
transcript.pyannote[487].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[487].start 5568.74721875
transcript.pyannote[487].end 5568.79784375
transcript.pyannote[488].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[488].start 5571.22784375
transcript.pyannote[488].end 5571.26159375
transcript.pyannote[489].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[489].start 5571.26159375
transcript.pyannote[489].end 5571.90284375
transcript.pyannote[490].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[490].start 5574.21471875
transcript.pyannote[490].end 5574.56909375
transcript.pyannote[491].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[491].start 5576.03721875
transcript.pyannote[491].end 5583.76596875
transcript.pyannote[492].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[492].start 5585.06534375
transcript.pyannote[492].end 5588.86221875
transcript.pyannote[493].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[493].start 5588.15346875
transcript.pyannote[493].end 5612.95971875
transcript.pyannote[494].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[494].start 5613.22971875
transcript.pyannote[494].end 5638.03596875
transcript.pyannote[495].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[495].start 5638.72784375
transcript.pyannote[495].end 5653.40909375
transcript.pyannote[496].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[496].start 5646.30471875
transcript.pyannote[496].end 5646.33846875
transcript.pyannote[497].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[497].start 5646.33846875
transcript.pyannote[497].end 5646.60846875
transcript.pyannote[498].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[498].start 5646.60846875
transcript.pyannote[498].end 5646.65909375
transcript.pyannote[499].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[499].start 5646.65909375
transcript.pyannote[499].end 5646.76034375
transcript.pyannote[500].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[500].start 5646.76034375
transcript.pyannote[500].end 5646.96284375
transcript.pyannote[501].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[501].start 5646.96284375
transcript.pyannote[501].end 5647.18221875
transcript.pyannote[502].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[502].start 5653.76346875
transcript.pyannote[502].end 5660.88471875
transcript.pyannote[503].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[503].start 5661.61034375
transcript.pyannote[503].end 5664.19221875
transcript.pyannote[504].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[504].start 5663.87159375
transcript.pyannote[504].end 5666.11596875
transcript.pyannote[505].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[505].start 5665.03596875
transcript.pyannote[505].end 5667.63471875
transcript.pyannote[506].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[506].start 5666.30159375
transcript.pyannote[506].end 5667.51659375
transcript.pyannote[507].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[507].start 5667.90471875
transcript.pyannote[507].end 5672.20784375
transcript.pyannote[508].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[508].start 5669.79471875
transcript.pyannote[508].end 5670.18284375
transcript.pyannote[509].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[509].start 5672.00534375
transcript.pyannote[509].end 5672.39346875
transcript.pyannote[510].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[510].start 5672.91659375
transcript.pyannote[510].end 5682.70409375
transcript.pyannote[511].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[511].start 5685.55596875
transcript.pyannote[511].end 5685.64034375
transcript.pyannote[512].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[512].start 5686.06221875
transcript.pyannote[512].end 5692.47471875
transcript.pyannote[513].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[513].start 5689.53846875
transcript.pyannote[513].end 5689.55534375
transcript.pyannote[514].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[514].start 5689.55534375
transcript.pyannote[514].end 5689.97721875
transcript.pyannote[515].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[515].start 5689.97721875
transcript.pyannote[515].end 5690.02784375
transcript.pyannote[516].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[516].start 5692.79534375
transcript.pyannote[516].end 5699.30909375
transcript.pyannote[517].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[517].start 5692.91346875
transcript.pyannote[517].end 5693.01471875
transcript.pyannote[518].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[518].start 5699.71409375
transcript.pyannote[518].end 5708.28659375
transcript.pyannote[519].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[519].start 5704.47284375
transcript.pyannote[519].end 5704.89471875
transcript.pyannote[520].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[520].start 5708.37096875
transcript.pyannote[520].end 5742.01971875
transcript.pyannote[521].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[521].start 5742.32346875
transcript.pyannote[521].end 5750.94659375
transcript.pyannote[522].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[522].start 5751.97596875
transcript.pyannote[522].end 5752.09409375
transcript.pyannote[523].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[523].start 5752.61721875
transcript.pyannote[523].end 5781.79409375
transcript.pyannote[524].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[524].start 5782.55346875
transcript.pyannote[524].end 5793.08346875
transcript.pyannote[525].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[525].start 5793.77534375
transcript.pyannote[525].end 5794.41659375
transcript.pyannote[526].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[526].start 5794.60221875
transcript.pyannote[526].end 5798.19659375
transcript.pyannote[527].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[527].start 5797.28534375
transcript.pyannote[527].end 5805.33471875
transcript.pyannote[528].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[528].start 5805.36846875
transcript.pyannote[528].end 5807.89971875
transcript.pyannote[529].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[529].start 5807.78159375
transcript.pyannote[529].end 5817.94034375
transcript.pyannote[530].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[530].start 5814.32909375
transcript.pyannote[530].end 5818.10909375
transcript.pyannote[531].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[531].start 5818.64909375
transcript.pyannote[531].end 5867.13096875
transcript.pyannote[532].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[532].start 5820.18471875
transcript.pyannote[532].end 5821.61909375
transcript.pyannote[533].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[533].start 5866.62471875
transcript.pyannote[533].end 5868.10971875
transcript.pyannote[534].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[534].start 5868.05909375
transcript.pyannote[534].end 5892.73034375
transcript.pyannote[535].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[535].start 5871.09659375
transcript.pyannote[535].end 5871.61971875
transcript.pyannote[536].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[536].start 5874.62346875
transcript.pyannote[536].end 5875.28159375
transcript.pyannote[537].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[537].start 5875.28159375
transcript.pyannote[537].end 5875.31534375
transcript.pyannote[538].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[538].start 5887.21221875
transcript.pyannote[538].end 5887.65096875
transcript.pyannote[539].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[539].start 5893.60784375
transcript.pyannote[539].end 5895.48096875
transcript.pyannote[540].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[540].start 5896.07159375
transcript.pyannote[540].end 5897.96159375
transcript.pyannote[541].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[541].start 5899.64909375
transcript.pyannote[541].end 5903.68221875
transcript.pyannote[542].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[542].start 5909.50409375
transcript.pyannote[542].end 5910.49971875
transcript.pyannote[543].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[543].start 5910.95534375
transcript.pyannote[543].end 5912.79471875
transcript.pyannote[544].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[544].start 5912.99721875
transcript.pyannote[544].end 5914.17846875
transcript.pyannote[545].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[545].start 5926.69971875
transcript.pyannote[545].end 5928.16784375
transcript.pyannote[546].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[546].start 5928.72471875
transcript.pyannote[546].end 5934.95159375
transcript.pyannote[547].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[547].start 5935.08659375
transcript.pyannote[547].end 5936.99346875
transcript.pyannote[548].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[548].start 5937.17909375
transcript.pyannote[548].end 5941.61721875
transcript.pyannote[549].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[549].start 5941.76909375
transcript.pyannote[549].end 5943.67596875
transcript.pyannote[550].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[550].start 5944.11471875
transcript.pyannote[550].end 5950.00409375
transcript.pyannote[551].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[551].start 5950.34159375
transcript.pyannote[551].end 5958.64409375
transcript.pyannote[552].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[552].start 5958.96471875
transcript.pyannote[552].end 5975.70471875
transcript.pyannote[553].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[553].start 5976.17721875
transcript.pyannote[553].end 5976.53159375
transcript.pyannote[554].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[554].start 5977.29096875
transcript.pyannote[554].end 5981.86409375
transcript.pyannote[555].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[555].start 5982.21846875
transcript.pyannote[555].end 5983.60221875
transcript.pyannote[556].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[556].start 5984.10846875
transcript.pyannote[556].end 5992.95096875
transcript.pyannote[557].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[557].start 5993.69346875
transcript.pyannote[557].end 6004.62846875
transcript.pyannote[558].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[558].start 6004.83096875
transcript.pyannote[558].end 6008.05409375
transcript.pyannote[559].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[559].start 6008.72909375
transcript.pyannote[559].end 6018.63471875
transcript.pyannote[560].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[560].start 6019.44471875
transcript.pyannote[560].end 6025.21596875
transcript.pyannote[561].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[561].start 6025.67159375
transcript.pyannote[561].end 6049.22909375
transcript.pyannote[562].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[562].start 6049.41471875
transcript.pyannote[562].end 6061.95284375
transcript.pyannote[563].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[563].start 6062.50971875
transcript.pyannote[563].end 6064.34909375
transcript.pyannote[564].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[564].start 6064.60221875
transcript.pyannote[564].end 6075.35159375
transcript.pyannote[565].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[565].start 6075.75659375
transcript.pyannote[565].end 6087.04596875
transcript.pyannote[566].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[566].start 6088.05846875
transcript.pyannote[566].end 6096.76596875
transcript.pyannote[567].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[567].start 6097.55909375
transcript.pyannote[567].end 6098.25096875
transcript.pyannote[568].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[568].start 6101.94659375
transcript.pyannote[568].end 6102.31784375
transcript.pyannote[569].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[569].start 6102.92534375
transcript.pyannote[569].end 6105.86159375
transcript.pyannote[570].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[570].start 6105.77721875
transcript.pyannote[570].end 6106.09784375
transcript.pyannote[571].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[571].start 6106.09784375
transcript.pyannote[571].end 6110.33346875
transcript.pyannote[572].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[572].start 6110.90721875
transcript.pyannote[572].end 6116.08784375
transcript.pyannote[573].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[573].start 6116.76284375
transcript.pyannote[573].end 6119.76659375
transcript.pyannote[574].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[574].start 6120.12096875
transcript.pyannote[574].end 6131.15721875
transcript.pyannote[575].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[575].start 6130.83659375
transcript.pyannote[575].end 6140.79284375
transcript.pyannote[576].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[576].start 6132.35534375
transcript.pyannote[576].end 6132.69284375
transcript.pyannote[577].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[577].start 6136.20284375
transcript.pyannote[577].end 6136.87784375
transcript.pyannote[578].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[578].start 6139.37534375
transcript.pyannote[578].end 6139.84784375
transcript.pyannote[579].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[579].start 6140.75909375
transcript.pyannote[579].end 6142.86846875
transcript.pyannote[580].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[580].start 6141.77159375
transcript.pyannote[580].end 6147.76221875
transcript.pyannote[581].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[581].start 6148.09971875
transcript.pyannote[581].end 6152.21721875
transcript.pyannote[582].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[582].start 6152.84159375
transcript.pyannote[582].end 6157.12784375
transcript.pyannote[583].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[583].start 6157.17846875
transcript.pyannote[583].end 6174.93096875
transcript.pyannote[584].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[584].start 6157.58346875
transcript.pyannote[584].end 6158.39346875
transcript.pyannote[585].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[585].start 6158.95034375
transcript.pyannote[585].end 6159.49034375
transcript.pyannote[586].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[586].start 6159.59159375
transcript.pyannote[586].end 6159.72659375
transcript.pyannote[587].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[587].start 6167.91096875
transcript.pyannote[587].end 6168.99096875
transcript.pyannote[588].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[588].start 6175.33596875
transcript.pyannote[588].end 6178.49159375
transcript.pyannote[589].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[589].start 6179.01471875
transcript.pyannote[589].end 6184.02659375
transcript.pyannote[590].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[590].start 6184.02659375
transcript.pyannote[590].end 6190.86096875
transcript.pyannote[591].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[591].start 6185.59596875
transcript.pyannote[591].end 6188.86971875
transcript.pyannote[592].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[592].start 6190.84409375
transcript.pyannote[592].end 6201.01971875
transcript.pyannote[593].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[593].start 6199.53471875
transcript.pyannote[593].end 6202.70721875
transcript.pyannote[594].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[594].start 6204.68159375
transcript.pyannote[594].end 6206.68971875
transcript.pyannote[595].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[595].start 6208.42784375
transcript.pyannote[595].end 6219.04221875
transcript.pyannote[596].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[596].start 6209.64284375
transcript.pyannote[596].end 6209.81159375
transcript.pyannote[597].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[597].start 6209.82846875
transcript.pyannote[597].end 6209.84534375
transcript.pyannote[598].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[598].start 6211.93784375
transcript.pyannote[598].end 6216.37596875
transcript.pyannote[599].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[599].start 6219.21096875
transcript.pyannote[599].end 6223.76721875
transcript.pyannote[600].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[600].start 6222.94034375
transcript.pyannote[600].end 6222.95721875
transcript.pyannote[601].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[601].start 6222.95721875
transcript.pyannote[601].end 6223.54784375
transcript.pyannote[602].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[602].start 6223.86846875
transcript.pyannote[602].end 6225.94409375
transcript.pyannote[603].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[603].start 6224.15534375
transcript.pyannote[603].end 6226.02846875
transcript.pyannote[604].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[604].start 6226.02846875
transcript.pyannote[604].end 6226.28159375
transcript.pyannote[605].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[605].start 6226.28159375
transcript.pyannote[605].end 6227.73284375
transcript.pyannote[606].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[606].start 6229.26846875
transcript.pyannote[606].end 6235.52909375
transcript.pyannote[607].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[607].start 6233.57159375
transcript.pyannote[607].end 6243.08909375
transcript.pyannote[608].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[608].start 6243.73034375
transcript.pyannote[608].end 6244.70909375
transcript.pyannote[609].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[609].start 6245.14784375
transcript.pyannote[609].end 6245.73846875
transcript.pyannote[610].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[610].start 6246.34596875
transcript.pyannote[610].end 6260.65596875
transcript.pyannote[611].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[611].start 6260.84159375
transcript.pyannote[611].end 6276.46784375
transcript.pyannote[612].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[612].start 6276.46784375
transcript.pyannote[612].end 6300.71721875
transcript.pyannote[613].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[613].start 6279.50534375
transcript.pyannote[613].end 6280.51784375
transcript.pyannote[614].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[614].start 6301.51034375
transcript.pyannote[614].end 6316.39409375
transcript.pyannote[615].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[615].start 6316.39409375
transcript.pyannote[615].end 6337.23471875
transcript.pyannote[616].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[616].start 6316.52909375
transcript.pyannote[616].end 6316.81596875
transcript.pyannote[617].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[617].start 6317.32221875
transcript.pyannote[617].end 6317.45721875
transcript.pyannote[618].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[618].start 6329.65784375
transcript.pyannote[618].end 6329.77596875
transcript.pyannote[619].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[619].start 6330.70409375
transcript.pyannote[619].end 6331.05846875
transcript.pyannote[620].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[620].start 6334.12971875
transcript.pyannote[620].end 6361.50096875
transcript.pyannote[621].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[621].start 6340.94721875
transcript.pyannote[621].end 6344.62596875
transcript.pyannote[622].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[622].start 6361.85534375
transcript.pyannote[622].end 6362.93534375
transcript.pyannote[623].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[623].start 6361.99034375
transcript.pyannote[623].end 6362.27721875
transcript.pyannote[624].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[624].start 6362.93534375
transcript.pyannote[624].end 6365.68596875
transcript.pyannote[625].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[625].start 6366.61409375
transcript.pyannote[625].end 6372.46971875
transcript.pyannote[626].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[626].start 6372.97596875
transcript.pyannote[626].end 6381.44721875
transcript.pyannote[627].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[627].start 6378.35909375
transcript.pyannote[627].end 6390.12096875
transcript.pyannote[628].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[628].start 6390.42471875
transcript.pyannote[628].end 6393.15846875
transcript.pyannote[629].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[629].start 6394.72784375
transcript.pyannote[629].end 6395.11596875
transcript.pyannote[630].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[630].start 6395.48721875
transcript.pyannote[630].end 6395.95971875
transcript.pyannote[631].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[631].start 6396.75284375
transcript.pyannote[631].end 6398.52471875
transcript.pyannote[632].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[632].start 6399.11534375
transcript.pyannote[632].end 6403.41846875
transcript.pyannote[633].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[633].start 6400.43159375
transcript.pyannote[633].end 6401.03909375
transcript.pyannote[634].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[634].start 6401.03909375
transcript.pyannote[634].end 6401.96721875
transcript.pyannote[635].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[635].start 6401.96721875
transcript.pyannote[635].end 6402.03471875
transcript.pyannote[636].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[636].start 6402.03471875
transcript.pyannote[636].end 6403.38471875
transcript.pyannote[637].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[637].start 6403.41846875
transcript.pyannote[637].end 6411.97409375
transcript.pyannote[638].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[638].start 6406.21971875
transcript.pyannote[638].end 6406.27034375
transcript.pyannote[639].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[639].start 6406.27034375
transcript.pyannote[639].end 6406.52346875
transcript.pyannote[640].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[640].start 6406.52346875
transcript.pyannote[640].end 6406.86096875
transcript.pyannote[641].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[641].start 6407.36721875
transcript.pyannote[641].end 6407.38409375
transcript.pyannote[642].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[642].start 6407.38409375
transcript.pyannote[642].end 6410.91096875
transcript.pyannote[643].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[643].start 6411.97409375
transcript.pyannote[643].end 6429.70971875
transcript.pyannote[644].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[644].start 6430.08096875
transcript.pyannote[644].end 6434.83971875
transcript.pyannote[645].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[645].start 6434.89034375
transcript.pyannote[645].end 6439.14284375
transcript.pyannote[646].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[646].start 6435.04221875
transcript.pyannote[646].end 6442.51784375
transcript.pyannote[647].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[647].start 6442.66971875
transcript.pyannote[647].end 6458.24534375
transcript.pyannote[648].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[648].start 6449.99346875
transcript.pyannote[648].end 6451.96784375
transcript.pyannote[649].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[649].start 6458.97096875
transcript.pyannote[649].end 6462.21096875
transcript.pyannote[650].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[650].start 6462.78471875
transcript.pyannote[650].end 6463.22346875
transcript.pyannote[651].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[651].start 6466.56471875
transcript.pyannote[651].end 6475.39034375
transcript.pyannote[652].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[652].start 6476.50409375
transcript.pyannote[652].end 6485.86971875
transcript.pyannote[653].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[653].start 6487.64159375
transcript.pyannote[653].end 6489.07596875
transcript.pyannote[654].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[654].start 6487.74284375
transcript.pyannote[654].end 6487.86096875
transcript.pyannote[655].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[655].start 6489.07596875
transcript.pyannote[655].end 6495.77534375
transcript.pyannote[656].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[656].start 6496.31534375
transcript.pyannote[656].end 6501.93471875
transcript.pyannote[657].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[657].start 6502.42409375
transcript.pyannote[657].end 6503.31846875
transcript.pyannote[658].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[658].start 6504.09471875
transcript.pyannote[658].end 6511.13159375
transcript.pyannote[659].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[659].start 6511.68846875
transcript.pyannote[659].end 6513.17346875
transcript.pyannote[660].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[660].start 6514.08471875
transcript.pyannote[660].end 6523.82159375
transcript.pyannote[661].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[661].start 6522.96096875
transcript.pyannote[661].end 6524.29409375
transcript.pyannote[662].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[662].start 6524.29409375
transcript.pyannote[662].end 6524.31096875
transcript.pyannote[663].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[663].start 6524.74971875
transcript.pyannote[663].end 6524.76659375
transcript.pyannote[664].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[664].start 6524.76659375
transcript.pyannote[664].end 6531.04409375
transcript.pyannote[665].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[665].start 6532.64721875
transcript.pyannote[665].end 6554.73659375
transcript.pyannote[666].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[666].start 6556.18784375
transcript.pyannote[666].end 6558.02721875
transcript.pyannote[667].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[667].start 6558.02721875
transcript.pyannote[667].end 6559.63034375
transcript.pyannote[668].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[668].start 6560.08596875
transcript.pyannote[668].end 6565.28346875
transcript.pyannote[669].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[669].start 6565.62096875
transcript.pyannote[669].end 6579.22221875
transcript.pyannote[670].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[670].start 6579.57659375
transcript.pyannote[670].end 6581.02784375
transcript.pyannote[671].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[671].start 6581.02784375
transcript.pyannote[671].end 6586.56284375
transcript.pyannote[672].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[672].start 6586.64721875
transcript.pyannote[672].end 6589.93784375
transcript.pyannote[673].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[673].start 6589.93784375
transcript.pyannote[673].end 6600.97409375
transcript.pyannote[674].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[674].start 6601.09221875
transcript.pyannote[674].end 6602.96534375
transcript.pyannote[675].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[675].start 6602.32409375
transcript.pyannote[675].end 6602.74596875
transcript.pyannote[676].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[676].start 6602.96534375
transcript.pyannote[676].end 6603.13409375
transcript.pyannote[677].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[677].start 6603.13409375
transcript.pyannote[677].end 6616.04346875
transcript.pyannote[678].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[678].start 6617.46096875
transcript.pyannote[678].end 6619.78971875
transcript.pyannote[679].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[679].start 6620.11034375
transcript.pyannote[679].end 6621.96659375
transcript.pyannote[680].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[680].start 6628.22721875
transcript.pyannote[680].end 6631.92284375
transcript.pyannote[681].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[681].start 6634.16721875
transcript.pyannote[681].end 6642.90846875
transcript.pyannote[682].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[682].start 6643.39784375
transcript.pyannote[682].end 6645.86159375
transcript.pyannote[683].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[683].start 6646.36784375
transcript.pyannote[683].end 6647.56596875
transcript.pyannote[684].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[684].start 6648.44346875
transcript.pyannote[684].end 6648.98346875
transcript.pyannote[685].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[685].start 6650.14784375
transcript.pyannote[685].end 6650.60346875
transcript.pyannote[686].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[686].start 6652.69596875
transcript.pyannote[686].end 6655.81784375
transcript.pyannote[687].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[687].start 6656.15534375
transcript.pyannote[687].end 6659.24346875
transcript.pyannote[688].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[688].start 6659.81721875
transcript.pyannote[688].end 6662.75346875
transcript.pyannote[689].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[689].start 6663.54659375
transcript.pyannote[689].end 6669.03096875
transcript.pyannote[690].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[690].start 6669.03096875
transcript.pyannote[690].end 6671.27534375
transcript.pyannote[691].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[691].start 6671.27534375
transcript.pyannote[691].end 6671.51159375
transcript.pyannote[692].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[692].start 6671.51159375
transcript.pyannote[692].end 6678.70034375
transcript.pyannote[693].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[693].start 6679.27409375
transcript.pyannote[693].end 6682.19346875
transcript.pyannote[694].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[694].start 6683.69534375
transcript.pyannote[694].end 6691.94721875
transcript.pyannote[695].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[695].start 6692.55471875
transcript.pyannote[695].end 6696.38534375
transcript.pyannote[696].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[696].start 6698.22471875
transcript.pyannote[696].end 6701.31284375
transcript.pyannote[697].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[697].start 6702.47721875
transcript.pyannote[697].end 6702.96659375
transcript.pyannote[698].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[698].start 6703.28721875
transcript.pyannote[698].end 6704.16471875
transcript.pyannote[699].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[699].start 6704.46846875
transcript.pyannote[699].end 6707.60721875
transcript.pyannote[700].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[700].start 6707.87721875
transcript.pyannote[700].end 6710.20596875
transcript.pyannote[701].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[701].start 6710.20596875
transcript.pyannote[701].end 6710.25659375
transcript.pyannote[702].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[702].start 6711.13409375
transcript.pyannote[702].end 6717.90096875
transcript.pyannote[703].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[703].start 6717.90096875
transcript.pyannote[703].end 6717.91784375
transcript.pyannote[704].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[704].start 6718.64346875
transcript.pyannote[704].end 6734.16846875
transcript.pyannote[705].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[705].start 6734.94471875
transcript.pyannote[705].end 6741.17159375
transcript.pyannote[706].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[706].start 6741.50909375
transcript.pyannote[706].end 6744.12471875
transcript.pyannote[707].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[707].start 6744.54659375
transcript.pyannote[707].end 6746.33534375
transcript.pyannote[708].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[708].start 6746.80784375
transcript.pyannote[708].end 6749.74409375
transcript.pyannote[709].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[709].start 6750.67221875
transcript.pyannote[709].end 6755.02596875
transcript.pyannote[710].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[710].start 6756.32534375
transcript.pyannote[710].end 6763.07534375
transcript.pyannote[711].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[711].start 6763.80096875
transcript.pyannote[711].end 6766.48409375
transcript.pyannote[712].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[712].start 6767.00721875
transcript.pyannote[712].end 6775.30971875
transcript.pyannote[713].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[713].start 6775.68096875
transcript.pyannote[713].end 6781.30034375
transcript.pyannote[714].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[714].start 6781.94159375
transcript.pyannote[714].end 6783.81471875
transcript.pyannote[715].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[715].start 6784.43909375
transcript.pyannote[715].end 6787.72971875
transcript.pyannote[716].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[716].start 6788.74221875
transcript.pyannote[716].end 6794.02409375
transcript.pyannote[717].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[717].start 6794.15909375
transcript.pyannote[717].end 6794.20971875
transcript.pyannote[718].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[718].start 6794.22659375
transcript.pyannote[718].end 6804.35159375
transcript.pyannote[719].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[719].start 6805.27971875
transcript.pyannote[719].end 6806.20784375
transcript.pyannote[720].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[720].start 6806.57909375
transcript.pyannote[720].end 6808.03034375
transcript.pyannote[721].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[721].start 6808.63784375
transcript.pyannote[721].end 6810.76409375
transcript.pyannote[722].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[722].start 6811.42221875
transcript.pyannote[722].end 6812.14784375
transcript.pyannote[723].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[723].start 6812.41784375
transcript.pyannote[723].end 6813.12659375
transcript.pyannote[724].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[724].start 6813.36284375
transcript.pyannote[724].end 6815.53971875
transcript.pyannote[725].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[725].start 6816.16409375
transcript.pyannote[725].end 6820.72034375
transcript.pyannote[726].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[726].start 6821.31096875
transcript.pyannote[726].end 6825.96846875
transcript.pyannote[727].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[727].start 6826.55909375
transcript.pyannote[727].end 6827.08221875
transcript.pyannote[728].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[728].start 6827.80784375
transcript.pyannote[728].end 6829.10721875
transcript.pyannote[729].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[729].start 6829.39409375
transcript.pyannote[729].end 6837.52784375
transcript.pyannote[730].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[730].start 6838.18596875
transcript.pyannote[730].end 6841.12221875
transcript.pyannote[731].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[731].start 6841.79721875
transcript.pyannote[731].end 6843.60284375
transcript.pyannote[732].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[732].start 6843.99096875
transcript.pyannote[732].end 6846.47159375
transcript.pyannote[733].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[733].start 6847.01159375
transcript.pyannote[733].end 6855.11159375
transcript.pyannote[734].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[734].start 6855.70221875
transcript.pyannote[734].end 6858.75659375
transcript.pyannote[735].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[735].start 6859.06034375
transcript.pyannote[735].end 6860.00534375
transcript.pyannote[736].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[736].start 6860.46096875
transcript.pyannote[736].end 6861.00096875
transcript.pyannote[737].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[737].start 6861.64221875
transcript.pyannote[737].end 6865.45596875
transcript.pyannote[738].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[738].start 6866.58659375
transcript.pyannote[738].end 6867.51471875
transcript.pyannote[739].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[739].start 6868.67909375
transcript.pyannote[739].end 6868.96596875
transcript.pyannote[740].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[740].start 6868.96596875
transcript.pyannote[740].end 6883.46159375
transcript.pyannote[741].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[741].start 6883.63034375
transcript.pyannote[741].end 6900.82596875
transcript.pyannote[742].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[742].start 6886.22909375
transcript.pyannote[742].end 6887.14034375
transcript.pyannote[743].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[743].start 6901.88909375
transcript.pyannote[743].end 6906.39471875
transcript.pyannote[744].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[744].start 6907.28909375
transcript.pyannote[744].end 6920.65409375
transcript.pyannote[745].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[745].start 6920.94096875
transcript.pyannote[745].end 6927.84284375
transcript.pyannote[746].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[746].start 6928.60221875
transcript.pyannote[746].end 6934.28909375
transcript.pyannote[747].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[747].start 6935.04846875
transcript.pyannote[747].end 6935.62221875
transcript.pyannote[748].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[748].start 6935.89221875
transcript.pyannote[748].end 6939.75659375
transcript.pyannote[749].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[749].start 6940.04346875
transcript.pyannote[749].end 6950.35409375
transcript.pyannote[750].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[750].start 6950.84346875
transcript.pyannote[750].end 6954.18471875
transcript.pyannote[751].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[751].start 6954.33659375
transcript.pyannote[751].end 6957.18846875
transcript.pyannote[752].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[752].start 6957.74534375
transcript.pyannote[752].end 6960.52971875
transcript.pyannote[753].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[753].start 6961.12034375
transcript.pyannote[753].end 6965.13659375
transcript.pyannote[754].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[754].start 6965.18721875
transcript.pyannote[754].end 6973.79346875
transcript.pyannote[755].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[755].start 6974.33346875
transcript.pyannote[755].end 6977.82659375
transcript.pyannote[756].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[756].start 6979.07534375
transcript.pyannote[756].end 6988.67721875
transcript.pyannote[757].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[757].start 6989.38596875
transcript.pyannote[757].end 6993.52034375
transcript.pyannote[758].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[758].start 6994.90409375
transcript.pyannote[758].end 6996.86159375
transcript.pyannote[759].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[759].start 6996.86159375
transcript.pyannote[759].end 6996.87846875
transcript.pyannote[760].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[760].start 6997.50284375
transcript.pyannote[760].end 6997.78971875
transcript.pyannote[761].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[761].start 6999.71346875
transcript.pyannote[761].end 7035.08346875
transcript.pyannote[762].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[762].start 7035.25221875
transcript.pyannote[762].end 7035.97784375
transcript.pyannote[763].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[763].start 7035.97784375
transcript.pyannote[763].end 7036.02846875
transcript.pyannote[764].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[764].start 7036.02846875
transcript.pyannote[764].end 7036.21409375
transcript.pyannote[765].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[765].start 7036.21409375
transcript.pyannote[765].end 7036.46721875
transcript.pyannote[766].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[766].start 7036.46721875
transcript.pyannote[766].end 7036.50096875
transcript.pyannote[767].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[767].start 7036.50096875
transcript.pyannote[767].end 7036.53471875
transcript.pyannote[768].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[768].start 7036.53471875
transcript.pyannote[768].end 7036.58534375
transcript.pyannote[769].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[769].start 7037.24346875
transcript.pyannote[769].end 7044.39846875
transcript.pyannote[770].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[770].start 7043.50409375
transcript.pyannote[770].end 7043.55471875
transcript.pyannote[771].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[771].start 7044.39846875
transcript.pyannote[771].end 7044.63471875
transcript.pyannote[772].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[772].start 7044.63471875
transcript.pyannote[772].end 7048.39784375
transcript.pyannote[773].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[773].start 7045.79909375
transcript.pyannote[773].end 7045.96784375
transcript.pyannote[774].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[774].start 7046.57534375
transcript.pyannote[774].end 7047.99284375
transcript.pyannote[775].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[775].start 7048.48221875
transcript.pyannote[775].end 7050.52409375
transcript.pyannote[776].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[776].start 7050.92909375
transcript.pyannote[776].end 7051.58721875
transcript.pyannote[777].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[777].start 7056.63284375
transcript.pyannote[777].end 7058.45534375
transcript.pyannote[778].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[778].start 7060.10909375
transcript.pyannote[778].end 7062.25221875
transcript.pyannote[779].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[779].start 7063.56846875
transcript.pyannote[779].end 7065.12096875
transcript.pyannote[780].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[780].start 7065.49221875
transcript.pyannote[780].end 7066.80846875
transcript.pyannote[781].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[781].start 7067.16284375
transcript.pyannote[781].end 7071.43221875
transcript.pyannote[782].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[782].start 7072.39409375
transcript.pyannote[782].end 7076.46096875
transcript.pyannote[783].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[783].start 7077.01784375
transcript.pyannote[783].end 7079.59971875
transcript.pyannote[784].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[784].start 7080.00471875
transcript.pyannote[784].end 7081.33784375
transcript.pyannote[785].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[785].start 7081.54034375
transcript.pyannote[785].end 7089.53909375
transcript.pyannote[786].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[786].start 7090.66971875
transcript.pyannote[786].end 7096.66034375
transcript.pyannote[787].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[787].start 7097.21721875
transcript.pyannote[787].end 7101.26721875
transcript.pyannote[788].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[788].start 7101.89159375
transcript.pyannote[788].end 7102.44846875
transcript.pyannote[789].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[789].start 7103.49471875
transcript.pyannote[789].end 7109.01284375
transcript.pyannote[790].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[790].start 7110.22784375
transcript.pyannote[790].end 7118.86784375
transcript.pyannote[791].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[791].start 7119.45846875
transcript.pyannote[791].end 7128.03096875
transcript.pyannote[792].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[792].start 7128.11534375
transcript.pyannote[792].end 7128.13221875
transcript.pyannote[793].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[793].start 7128.14909375
transcript.pyannote[793].end 7134.73034375
transcript.pyannote[794].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[794].start 7134.73034375
transcript.pyannote[794].end 7142.02034375
transcript.pyannote[795].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[795].start 7142.37471875
transcript.pyannote[795].end 7148.11221875
transcript.pyannote[796].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[796].start 7149.37784375
transcript.pyannote[796].end 7149.73221875
transcript.pyannote[797].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[797].start 7150.79534375
transcript.pyannote[797].end 7152.07784375
transcript.pyannote[798].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[798].start 7152.80346875
transcript.pyannote[798].end 7153.90034375
transcript.pyannote[799].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[799].start 7154.45721875
transcript.pyannote[799].end 7156.41471875
transcript.pyannote[800].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[800].start 7157.64659375
transcript.pyannote[800].end 7181.27159375
transcript.pyannote[801].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[801].start 7181.72721875
transcript.pyannote[801].end 7186.31721875
transcript.pyannote[802].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[802].start 7186.51971875
transcript.pyannote[802].end 7188.02159375
transcript.pyannote[803].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[803].start 7189.08471875
transcript.pyannote[803].end 7191.54846875
transcript.pyannote[804].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[804].start 7190.67096875
transcript.pyannote[804].end 7192.07159375
transcript.pyannote[805].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[805].start 7192.07159375
transcript.pyannote[805].end 7196.30721875
transcript.pyannote[806].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[806].start 7192.27409375
transcript.pyannote[806].end 7194.31596875
transcript.pyannote[807].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[807].start 7196.99909375
transcript.pyannote[807].end 7199.15909375
transcript.pyannote[808].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[808].start 7198.09596875
transcript.pyannote[808].end 7201.03221875
transcript.pyannote[809].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[809].start 7199.88471875
transcript.pyannote[809].end 7203.73221875
transcript.pyannote[810].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[810].start 7203.85034375
transcript.pyannote[810].end 7204.87971875
transcript.pyannote[811].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[811].start 7205.97659375
transcript.pyannote[811].end 7210.41471875
transcript.pyannote[812].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[812].start 7211.24159375
transcript.pyannote[812].end 7215.54471875
transcript.pyannote[813].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[813].start 7216.06784375
transcript.pyannote[813].end 7218.70034375
transcript.pyannote[814].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[814].start 7219.79721875
transcript.pyannote[814].end 7222.51409375
transcript.pyannote[815].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[815].start 7222.64909375
transcript.pyannote[815].end 7225.66971875
transcript.pyannote[816].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[816].start 7226.78346875
transcript.pyannote[816].end 7227.86346875
transcript.pyannote[817].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[817].start 7228.21784375
transcript.pyannote[817].end 7231.42409375
transcript.pyannote[818].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[818].start 7231.89659375
transcript.pyannote[818].end 7232.53784375
transcript.pyannote[819].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[819].start 7233.93846875
transcript.pyannote[819].end 7238.89971875
transcript.pyannote[820].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[820].start 7238.96721875
transcript.pyannote[820].end 7253.74971875
transcript.pyannote[821].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[821].start 7252.33221875
transcript.pyannote[821].end 7256.12909375
transcript.pyannote[822].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[822].start 7256.12909375
transcript.pyannote[822].end 7260.98909375
transcript.pyannote[823].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[823].start 7256.14596875
transcript.pyannote[823].end 7256.31471875
transcript.pyannote[824].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[824].start 7261.36034375
transcript.pyannote[824].end 7268.14409375
transcript.pyannote[825].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[825].start 7269.07221875
transcript.pyannote[825].end 7275.07971875
transcript.pyannote[826].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[826].start 7275.67034375
transcript.pyannote[826].end 7280.29409375
transcript.pyannote[827].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[827].start 7281.69471875
transcript.pyannote[827].end 7283.66909375
transcript.pyannote[828].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[828].start 7283.66909375
transcript.pyannote[828].end 7288.20846875
transcript.pyannote[829].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[829].start 7287.17909375
transcript.pyannote[829].end 7287.97221875
transcript.pyannote[830].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[830].start 7288.81596875
transcript.pyannote[830].end 7288.84971875
transcript.pyannote[831].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[831].start 7288.84971875
transcript.pyannote[831].end 7305.15096875
transcript.pyannote[832].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[832].start 7305.67409375
transcript.pyannote[832].end 7307.53034375
transcript.pyannote[833].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[833].start 7307.68221875
transcript.pyannote[833].end 7312.27221875
transcript.pyannote[834].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[834].start 7312.50846875
transcript.pyannote[834].end 7314.58409375
transcript.pyannote[835].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[835].start 7315.12409375
transcript.pyannote[835].end 7315.34346875
transcript.pyannote[836].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[836].start 7316.40659375
transcript.pyannote[836].end 7319.00534375
transcript.pyannote[837].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[837].start 7319.68034375
transcript.pyannote[837].end 7321.03034375
transcript.pyannote[838].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[838].start 7321.84034375
transcript.pyannote[838].end 7322.97096875
transcript.pyannote[839].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[839].start 7322.97096875
transcript.pyannote[839].end 7323.29159375
transcript.pyannote[840].speaker SPEAKER_34
transcript.pyannote[840].start 7323.67971875
transcript.pyannote[840].end 7323.69659375
transcript.pyannote[841].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[841].start 7323.69659375
transcript.pyannote[841].end 7325.51909375
transcript.pyannote[842].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[842].start 7333.51784375
transcript.pyannote[842].end 7334.41221875
transcript.pyannote[843].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[843].start 7335.47534375
transcript.pyannote[843].end 7336.06596875
transcript.pyannote[844].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[844].start 7336.75784375
transcript.pyannote[844].end 7337.58471875
transcript.pyannote[845].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[845].start 7337.65221875
transcript.pyannote[845].end 7342.14096875
transcript.pyannote[846].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[846].start 7342.49534375
transcript.pyannote[846].end 7342.84971875
transcript.pyannote[847].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[847].start 7343.03534375
transcript.pyannote[847].end 7343.67659375
transcript.pyannote[848].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[848].start 7343.77784375
transcript.pyannote[848].end 7344.52034375
transcript.pyannote[849].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[849].start 7344.70596875
transcript.pyannote[849].end 7346.76471875
transcript.pyannote[850].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[850].start 7346.98409375
transcript.pyannote[850].end 7347.03471875
transcript.pyannote[851].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[851].start 7347.06846875
transcript.pyannote[851].end 7348.43534375
transcript.pyannote[852].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[852].start 7349.14409375
transcript.pyannote[852].end 7349.46471875
transcript.pyannote[853].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[853].start 7349.53221875
transcript.pyannote[853].end 7350.49409375
transcript.pyannote[854].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[854].start 7350.74721875
transcript.pyannote[854].end 7351.69221875
transcript.pyannote[855].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[855].start 7351.84409375
transcript.pyannote[855].end 7352.95784375
transcript.pyannote[856].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[856].start 7353.22784375
transcript.pyannote[856].end 7353.48096875
transcript.pyannote[857].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[857].start 7355.80971875
transcript.pyannote[857].end 7357.49721875
transcript.pyannote[858].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[858].start 7358.10471875
transcript.pyannote[858].end 7358.44221875
transcript.pyannote[859].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[859].start 7361.02409375
transcript.pyannote[859].end 7394.48721875
transcript.pyannote[860].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[860].start 7395.73596875
transcript.pyannote[860].end 7411.21034375
transcript.pyannote[861].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[861].start 7411.32846875
transcript.pyannote[861].end 7428.27096875
transcript.pyannote[862].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[862].start 7429.09784375
transcript.pyannote[862].end 7431.27471875
transcript.pyannote[863].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[863].start 7431.81471875
transcript.pyannote[863].end 7444.16721875
transcript.pyannote[864].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[864].start 7444.96034375
transcript.pyannote[864].end 7447.60971875
transcript.pyannote[865].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[865].start 7448.36909375
transcript.pyannote[865].end 7461.05909375
transcript.pyannote[866].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[866].start 7461.70034375
transcript.pyannote[866].end 7478.35596875
transcript.pyannote[867].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[867].start 7478.89596875
transcript.pyannote[867].end 7486.18596875
transcript.pyannote[868].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[868].start 7486.64159375
transcript.pyannote[868].end 7488.51471875
transcript.pyannote[869].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[869].start 7489.42596875
transcript.pyannote[869].end 7493.42534375
transcript.pyannote[870].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[870].start 7493.79659375
transcript.pyannote[870].end 7495.51784375
transcript.pyannote[871].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[871].start 7496.05784375
transcript.pyannote[871].end 7498.63971875
transcript.pyannote[872].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[872].start 7498.96034375
transcript.pyannote[872].end 7500.27659375
transcript.pyannote[873].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[873].start 7501.08659375
transcript.pyannote[873].end 7501.39034375
transcript.pyannote[874].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[874].start 7502.41971875
transcript.pyannote[874].end 7503.78659375
transcript.pyannote[875].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[875].start 7503.93846875
transcript.pyannote[875].end 7505.74409375
transcript.pyannote[876].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[876].start 7506.36846875
transcript.pyannote[876].end 7507.92096875
transcript.pyannote[877].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[877].start 7508.59596875
transcript.pyannote[877].end 7510.04721875
transcript.pyannote[878].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[878].start 7510.43534375
transcript.pyannote[878].end 7517.25284375
transcript.pyannote[879].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[879].start 7517.75909375
transcript.pyannote[879].end 7521.75846875
transcript.pyannote[880].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[880].start 7522.65284375
transcript.pyannote[880].end 7528.99784375
transcript.pyannote[881].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[881].start 7529.38596875
transcript.pyannote[881].end 7531.46159375
transcript.pyannote[882].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[882].start 7531.81596875
transcript.pyannote[882].end 7557.68534375
transcript.pyannote[883].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[883].start 7557.97221875
transcript.pyannote[883].end 7567.65846875
transcript.pyannote[884].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[884].start 7568.04659375
transcript.pyannote[884].end 7573.00784375
transcript.pyannote[885].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[885].start 7573.31159375
transcript.pyannote[885].end 7581.74909375
transcript.pyannote[886].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[886].start 7582.30596875
transcript.pyannote[886].end 7582.47471875
transcript.pyannote[887].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[887].start 7583.30159375
transcript.pyannote[887].end 7600.63221875
transcript.pyannote[888].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[888].start 7600.96971875
transcript.pyannote[888].end 7610.45346875
transcript.pyannote[889].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[889].start 7610.68971875
transcript.pyannote[889].end 7611.87096875
transcript.pyannote[890].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[890].start 7612.12409375
transcript.pyannote[890].end 7613.94659375
transcript.pyannote[891].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[891].start 7614.41909375
transcript.pyannote[891].end 7619.16096875
transcript.pyannote[892].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[892].start 7619.83596875
transcript.pyannote[892].end 7620.54471875
transcript.pyannote[893].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[893].start 7621.97909375
transcript.pyannote[893].end 7623.02534375
transcript.pyannote[894].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[894].start 7623.12659375
transcript.pyannote[894].end 7626.82221875
transcript.pyannote[895].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[895].start 7627.21034375
transcript.pyannote[895].end 7628.91471875
transcript.pyannote[896].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[896].start 7630.26471875
transcript.pyannote[896].end 7632.28971875
transcript.pyannote[897].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[897].start 7632.61034375
transcript.pyannote[897].end 7634.77034375
transcript.pyannote[898].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[898].start 7635.85034375
transcript.pyannote[898].end 7669.02659375
transcript.pyannote[899].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[899].start 7669.02659375
transcript.pyannote[899].end 7677.88596875
transcript.pyannote[900].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[900].start 7678.79721875
transcript.pyannote[900].end 7679.62409375
transcript.pyannote[901].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[901].start 7679.79284375
transcript.pyannote[901].end 7686.01971875
transcript.pyannote[902].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[902].start 7686.52596875
transcript.pyannote[902].end 7691.21721875
transcript.pyannote[903].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[903].start 7691.40284375
transcript.pyannote[903].end 7691.41971875
transcript.pyannote[904].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[904].start 7691.41971875
transcript.pyannote[904].end 7692.02721875
transcript.pyannote[905].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[905].start 7692.02721875
transcript.pyannote[905].end 7692.73596875
transcript.pyannote[906].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[906].start 7692.73596875
transcript.pyannote[906].end 7693.02284375
transcript.pyannote[907].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[907].start 7693.02284375
transcript.pyannote[907].end 7693.96784375
transcript.pyannote[908].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[908].start 7693.96784375
transcript.pyannote[908].end 7694.03534375
transcript.pyannote[909].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[909].start 7694.03534375
transcript.pyannote[909].end 7699.31721875
transcript.pyannote[910].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[910].start 7699.31721875
transcript.pyannote[910].end 7699.57034375
transcript.pyannote[911].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[911].start 7699.57034375
transcript.pyannote[911].end 7735.05846875
transcript.pyannote[912].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[912].start 7735.53096875
transcript.pyannote[912].end 7772.03159375
transcript.pyannote[913].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[913].start 7748.94659375
transcript.pyannote[913].end 7749.09846875
transcript.pyannote[914].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[914].start 7749.09846875
transcript.pyannote[914].end 7749.11534375
transcript.pyannote[915].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[915].start 7749.11534375
transcript.pyannote[915].end 7749.28409375
transcript.pyannote[916].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[916].start 7772.03159375
transcript.pyannote[916].end 7781.76846875
transcript.pyannote[917].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[917].start 7779.92909375
transcript.pyannote[917].end 7788.02909375
transcript.pyannote[918].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[918].start 7782.69659375
transcript.pyannote[918].end 7783.25346875
transcript.pyannote[919].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[919].start 7788.02909375
transcript.pyannote[919].end 7795.40346875
transcript.pyannote[920].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[920].start 7789.88534375
transcript.pyannote[920].end 7789.95284375
transcript.pyannote[921].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[921].start 7791.65721875
transcript.pyannote[921].end 7792.51784375
transcript.pyannote[922].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[922].start 7795.60596875
transcript.pyannote[922].end 7799.89221875
transcript.pyannote[923].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[923].start 7800.60096875
transcript.pyannote[923].end 7803.28409375
transcript.pyannote[924].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[924].start 7803.80721875
transcript.pyannote[924].end 7818.64034375
transcript.pyannote[925].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[925].start 7818.92721875
transcript.pyannote[925].end 7819.90596875
transcript.pyannote[926].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[926].start 7820.22659375
transcript.pyannote[926].end 7821.66096875
transcript.pyannote[927].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[927].start 7821.96471875
transcript.pyannote[927].end 7822.77471875
transcript.pyannote[928].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[928].start 7823.19659375
transcript.pyannote[928].end 7834.41846875
transcript.pyannote[929].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[929].start 7834.72221875
transcript.pyannote[929].end 7849.11659375
transcript.pyannote[930].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[930].start 7849.82534375
transcript.pyannote[930].end 7851.88409375
transcript.pyannote[931].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[931].start 7852.93034375
transcript.pyannote[931].end 7856.76096875
transcript.pyannote[932].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[932].start 7857.25034375
transcript.pyannote[932].end 7858.07721875
transcript.pyannote[933].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[933].start 7858.60034375
transcript.pyannote[933].end 7858.97159375
transcript.pyannote[934].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[934].start 7859.61284375
transcript.pyannote[934].end 7866.31221875
transcript.pyannote[935].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[935].start 7867.91534375
transcript.pyannote[935].end 7875.32346875
transcript.pyannote[936].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[936].start 7875.44159375
transcript.pyannote[936].end 7875.45846875
transcript.pyannote[937].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[937].start 7875.45846875
transcript.pyannote[937].end 7875.59346875
transcript.pyannote[938].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[938].start 7875.94784375
transcript.pyannote[938].end 7884.01409375
transcript.pyannote[939].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[939].start 7884.50346875
transcript.pyannote[939].end 7885.22909375
transcript.pyannote[940].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[940].start 7887.70971875
transcript.pyannote[940].end 7898.96534375
transcript.pyannote[941].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[941].start 7898.96534375
transcript.pyannote[941].end 7899.74159375
transcript.pyannote[942].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[942].start 7900.92284375
transcript.pyannote[942].end 7908.70221875
transcript.pyannote[943].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[943].start 7909.09034375
transcript.pyannote[943].end 7909.59659375
transcript.pyannote[944].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[944].start 7910.17034375
transcript.pyannote[944].end 7912.29659375
transcript.pyannote[945].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[945].start 7912.54971875
transcript.pyannote[945].end 7913.22471875
transcript.pyannote[946].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[946].start 7913.39346875
transcript.pyannote[946].end 7914.28784375
transcript.pyannote[947].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[947].start 7914.77721875
transcript.pyannote[947].end 7916.39721875
transcript.pyannote[948].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[948].start 7917.02159375
transcript.pyannote[948].end 7917.94971875
transcript.pyannote[949].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[949].start 7920.43034375
transcript.pyannote[949].end 7920.95346875
transcript.pyannote[950].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[950].start 7921.29096875
transcript.pyannote[950].end 7921.99971875
transcript.pyannote[951].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[951].start 7923.55221875
transcript.pyannote[951].end 7924.80096875
transcript.pyannote[952].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[952].start 7925.35784375
transcript.pyannote[952].end 7925.89784375
transcript.pyannote[953].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[953].start 7925.96534375
transcript.pyannote[953].end 7932.10784375
transcript.pyannote[954].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[954].start 7932.15846875
transcript.pyannote[954].end 7934.38596875
transcript.pyannote[955].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[955].start 7934.55471875
transcript.pyannote[955].end 7941.45659375
transcript.pyannote[956].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[956].start 7943.00909375
transcript.pyannote[956].end 7947.10971875
transcript.pyannote[957].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[957].start 7947.56534375
transcript.pyannote[957].end 7947.95346875
transcript.pyannote[958].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[958].start 7948.37534375
transcript.pyannote[958].end 7949.79284375
transcript.pyannote[959].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[959].start 7950.43409375
transcript.pyannote[959].end 7951.34534375
transcript.pyannote[960].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[960].start 7952.39159375
transcript.pyannote[960].end 7953.03284375
transcript.pyannote[961].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[961].start 7953.13409375
transcript.pyannote[961].end 7970.68409375
transcript.pyannote[962].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[962].start 7970.68409375
transcript.pyannote[962].end 7973.26596875
transcript.pyannote[963].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[963].start 7973.72159375
transcript.pyannote[963].end 7982.78346875
transcript.pyannote[964].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[964].start 7983.91409375
transcript.pyannote[964].end 7987.37346875
transcript.pyannote[965].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[965].start 7987.93034375
transcript.pyannote[965].end 7989.26346875
transcript.pyannote[966].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[966].start 7989.90471875
transcript.pyannote[966].end 7994.84909375
transcript.pyannote[967].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[967].start 7995.50721875
transcript.pyannote[967].end 7996.45221875
transcript.pyannote[968].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[968].start 7997.11034375
transcript.pyannote[968].end 7999.18596875
transcript.pyannote[969].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[969].start 7999.62471875
transcript.pyannote[969].end 8001.22784375
transcript.pyannote[970].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[970].start 8002.03784375
transcript.pyannote[970].end 8006.18909375
transcript.pyannote[971].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[971].start 8006.69534375
transcript.pyannote[971].end 8007.43784375
transcript.pyannote[972].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[972].start 8007.62346875
transcript.pyannote[972].end 8008.23096875
transcript.pyannote[973].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[973].start 8008.87221875
transcript.pyannote[973].end 8009.61471875
transcript.pyannote[974].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[974].start 8011.06596875
transcript.pyannote[974].end 8011.69034375
transcript.pyannote[975].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[975].start 8012.39909375
transcript.pyannote[975].end 8013.52971875
transcript.pyannote[976].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[976].start 8014.12034375
transcript.pyannote[976].end 8014.84596875
transcript.pyannote[977].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[977].start 8015.01471875
transcript.pyannote[977].end 8015.89221875
transcript.pyannote[978].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[978].start 8016.16221875
transcript.pyannote[978].end 8017.98471875
transcript.pyannote[979].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[979].start 8020.02659375
transcript.pyannote[979].end 8020.29659375
transcript.pyannote[980].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[980].start 8020.29659375
transcript.pyannote[980].end 8029.88159375
transcript.pyannote[981].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[981].start 8030.16846875
transcript.pyannote[981].end 8032.81784375
transcript.pyannote[982].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[982].start 8033.08784375
transcript.pyannote[982].end 8036.46284375
transcript.pyannote[983].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[983].start 8036.93534375
transcript.pyannote[983].end 8042.13284375
transcript.pyannote[984].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[984].start 8042.13284375
transcript.pyannote[984].end 8042.23409375
transcript.pyannote[985].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[985].start 8042.77409375
transcript.pyannote[985].end 8042.97659375
transcript.pyannote[986].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[986].start 8042.97659375
transcript.pyannote[986].end 8067.98534375
transcript.pyannote[987].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[987].start 8068.37346875
transcript.pyannote[987].end 8083.12221875
transcript.pyannote[988].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[988].start 8083.52721875
transcript.pyannote[988].end 8084.03346875
transcript.pyannote[989].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[989].start 8084.03346875
transcript.pyannote[989].end 8099.71034375
transcript.pyannote[990].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[990].start 8099.87909375
transcript.pyannote[990].end 8101.02659375
transcript.pyannote[991].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[991].start 8101.11096875
transcript.pyannote[991].end 8102.46096875
transcript.pyannote[992].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[992].start 8104.40159375
transcript.pyannote[992].end 8106.03846875
transcript.pyannote[993].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[993].start 8106.76409375
transcript.pyannote[993].end 8108.29971875
transcript.pyannote[994].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[994].start 8109.41346875
transcript.pyannote[994].end 8110.69596875
transcript.pyannote[995].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[995].start 8111.25284375
transcript.pyannote[995].end 8112.24846875
transcript.pyannote[996].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[996].start 8113.61534375
transcript.pyannote[996].end 8114.12159375
transcript.pyannote[997].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[997].start 8114.35784375
transcript.pyannote[997].end 8115.30284375
transcript.pyannote[998].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[998].start 8115.91034375
transcript.pyannote[998].end 8116.26471875
transcript.pyannote[999].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[999].start 8116.51784375
transcript.pyannote[999].end 8118.54284375
transcript.pyannote[1000].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1000].start 8118.88034375
transcript.pyannote[1000].end 8119.67346875
transcript.pyannote[1001].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1001].start 8120.23034375
transcript.pyannote[1001].end 8120.78721875
transcript.pyannote[1002].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1002].start 8123.38596875
transcript.pyannote[1002].end 8125.83284375
transcript.pyannote[1003].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1003].start 8126.10284375
transcript.pyannote[1003].end 8127.43596875
transcript.pyannote[1004].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1004].start 8128.12784375
transcript.pyannote[1004].end 8128.87034375
transcript.pyannote[1005].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1005].start 8129.44409375
transcript.pyannote[1005].end 8130.40596875
transcript.pyannote[1006].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1006].start 8130.92909375
transcript.pyannote[1006].end 8132.26221875
transcript.pyannote[1007].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1007].start 8132.26221875
transcript.pyannote[1007].end 8132.27909375
transcript.pyannote[1008].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1008].start 8133.07221875
transcript.pyannote[1008].end 8133.08909375
transcript.pyannote[1009].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1009].start 8133.08909375
transcript.pyannote[1009].end 8133.74721875
transcript.pyannote[1010].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1010].start 8135.77221875
transcript.pyannote[1010].end 8155.24596875
transcript.pyannote[1011].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1011].start 8155.87034375
transcript.pyannote[1011].end 8159.56596875
transcript.pyannote[1012].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1012].start 8160.19034375
transcript.pyannote[1012].end 8161.96221875
transcript.pyannote[1013].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1013].start 8161.96221875
transcript.pyannote[1013].end 8166.45096875
transcript.pyannote[1014].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1014].start 8167.07534375
transcript.pyannote[1014].end 8167.44659375
transcript.pyannote[1015].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1015].start 8167.73346875
transcript.pyannote[1015].end 8169.13409375
transcript.pyannote[1016].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1016].start 8170.02846875
transcript.pyannote[1016].end 8171.15909375
transcript.pyannote[1017].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1017].start 8173.74096875
transcript.pyannote[1017].end 8173.75784375
transcript.pyannote[1018].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1018].start 8173.75784375
transcript.pyannote[1018].end 8193.77159375
transcript.pyannote[1019].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[1019].start 8186.58284375
transcript.pyannote[1019].end 8186.59971875
transcript.pyannote[1020].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1020].start 8186.59971875
transcript.pyannote[1020].end 8186.80221875
transcript.pyannote[1021].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1021].start 8191.42596875
transcript.pyannote[1021].end 8205.01034375
transcript.pyannote[1022].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1022].start 8205.49971875
transcript.pyannote[1022].end 8208.45284375
transcript.pyannote[1023].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[1023].start 8208.45284375
transcript.pyannote[1023].end 8208.50346875
transcript.pyannote[1024].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1024].start 8208.50346875
transcript.pyannote[1024].end 8213.80221875
transcript.pyannote[1025].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[1025].start 8208.55409375
transcript.pyannote[1025].end 8208.57096875
transcript.pyannote[1026].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1026].start 8213.38034375
transcript.pyannote[1026].end 8213.70096875
transcript.pyannote[1027].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1027].start 8213.80221875
transcript.pyannote[1027].end 8213.81909375
transcript.pyannote[1028].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1028].start 8213.81909375
transcript.pyannote[1028].end 8213.97096875
transcript.pyannote[1029].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1029].start 8213.97096875
transcript.pyannote[1029].end 8231.65596875
transcript.pyannote[1030].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1030].start 8231.79096875
transcript.pyannote[1030].end 8241.78096875
transcript.pyannote[1031].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1031].start 8242.52346875
transcript.pyannote[1031].end 8244.88596875
transcript.pyannote[1032].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1032].start 8244.88596875
transcript.pyannote[1032].end 8245.22346875
transcript.pyannote[1033].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1033].start 8245.40909375
transcript.pyannote[1033].end 8252.71596875
transcript.pyannote[1034].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1034].start 8253.13784375
transcript.pyannote[1034].end 8265.25409375
transcript.pyannote[1035].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1035].start 8265.89534375
transcript.pyannote[1035].end 8267.29596875
transcript.pyannote[1036].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1036].start 8268.19034375
transcript.pyannote[1036].end 8268.29159375
transcript.pyannote[1037].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1037].start 8269.70909375
transcript.pyannote[1037].end 8271.53159375
transcript.pyannote[1038].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1038].start 8271.53159375
transcript.pyannote[1038].end 8271.97034375
transcript.pyannote[1039].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1039].start 8271.97034375
transcript.pyannote[1039].end 8273.74221875
transcript.pyannote[1040].speaker SPEAKER_02
transcript.pyannote[1040].start 8274.07971875
transcript.pyannote[1040].end 8283.20909375
transcript.pyannote[1041].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1041].start 8283.20909375
transcript.pyannote[1041].end 8284.84596875
transcript.pyannote[1042].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1042].start 8285.48721875
transcript.pyannote[1042].end 8288.52471875
transcript.pyannote[1043].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1043].start 8892.32909375
transcript.pyannote[1043].end 8893.93221875
transcript.pyannote[1044].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1044].start 8895.21471875
transcript.pyannote[1044].end 8896.26096875
transcript.pyannote[1045].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1045].start 8897.00346875
transcript.pyannote[1045].end 8898.70784375
transcript.pyannote[1046].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[1046].start 8908.64721875
transcript.pyannote[1046].end 8913.27096875
transcript.pyannote[1047].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1047].start 8912.62971875
transcript.pyannote[1047].end 8914.48596875
transcript.pyannote[1048].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1048].start 8919.85221875
transcript.pyannote[1048].end 8919.86909375
transcript.pyannote[1049].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[1049].start 8919.86909375
transcript.pyannote[1049].end 8920.37534375
transcript.pyannote[1050].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1050].start 8920.86471875
transcript.pyannote[1050].end 8944.48971875
transcript.pyannote[1051].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1051].start 8944.96221875
transcript.pyannote[1051].end 8963.25471875
transcript.pyannote[1052].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1052].start 8963.64284375
transcript.pyannote[1052].end 8969.85284375
transcript.pyannote[1053].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1053].start 8970.22409375
transcript.pyannote[1053].end 8980.06221875
transcript.pyannote[1054].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1054].start 8981.34471875
transcript.pyannote[1054].end 8985.07409375
transcript.pyannote[1055].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1055].start 8985.61409375
transcript.pyannote[1055].end 8986.82909375
transcript.pyannote[1056].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1056].start 8986.82909375
transcript.pyannote[1056].end 8987.68971875
transcript.pyannote[1057].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1057].start 8987.40284375
transcript.pyannote[1057].end 8989.64721875
transcript.pyannote[1058].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1058].start 8990.92971875
transcript.pyannote[1058].end 8991.31784375
transcript.pyannote[1059].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1059].start 8991.35159375
transcript.pyannote[1059].end 8991.38534375
transcript.pyannote[1060].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1060].start 8991.38534375
transcript.pyannote[1060].end 8992.24596875
transcript.pyannote[1061].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1061].start 8997.27471875
transcript.pyannote[1061].end 8999.38409375
transcript.pyannote[1062].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1062].start 8999.95784375
transcript.pyannote[1062].end 9007.78784375
transcript.pyannote[1063].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1063].start 9008.10846875
transcript.pyannote[1063].end 9010.36971875
transcript.pyannote[1064].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1064].start 9010.69034375
transcript.pyannote[1064].end 9020.76471875
transcript.pyannote[1065].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1065].start 9012.85034375
transcript.pyannote[1065].end 9012.88409375
transcript.pyannote[1066].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1066].start 9020.76471875
transcript.pyannote[1066].end 9029.91096875
transcript.pyannote[1067].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1067].start 9029.92784375
transcript.pyannote[1067].end 9031.41284375
transcript.pyannote[1068].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1068].start 9032.20596875
transcript.pyannote[1068].end 9032.49284375
transcript.pyannote[1069].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1069].start 9032.81346875
transcript.pyannote[1069].end 9037.28534375
transcript.pyannote[1070].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1070].start 9037.69034375
transcript.pyannote[1070].end 9043.46159375
transcript.pyannote[1071].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1071].start 9041.16659375
transcript.pyannote[1071].end 9041.67284375
transcript.pyannote[1072].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1072].start 9042.83721875
transcript.pyannote[1072].end 9045.04784375
transcript.pyannote[1073].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1073].start 9045.26721875
transcript.pyannote[1073].end 9079.62471875
transcript.pyannote[1074].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1074].start 9079.99596875
transcript.pyannote[1074].end 9120.31034375
transcript.pyannote[1075].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1075].start 9120.54659375
transcript.pyannote[1075].end 9157.06409375
transcript.pyannote[1076].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1076].start 9157.78971875
transcript.pyannote[1076].end 9172.21784375
transcript.pyannote[1077].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1077].start 9173.63534375
transcript.pyannote[1077].end 9176.74034375
transcript.pyannote[1078].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1078].start 9176.74034375
transcript.pyannote[1078].end 9182.78159375
transcript.pyannote[1079].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1079].start 9179.06909375
transcript.pyannote[1079].end 9179.59221875
transcript.pyannote[1080].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1080].start 9181.48221875
transcript.pyannote[1080].end 9191.84346875
transcript.pyannote[1081].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1081].start 9191.84346875
transcript.pyannote[1081].end 9195.72471875
transcript.pyannote[1082].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1082].start 9192.31596875
transcript.pyannote[1082].end 9192.72096875
transcript.pyannote[1083].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1083].start 9194.62784375
transcript.pyannote[1083].end 9194.74596875
transcript.pyannote[1084].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1084].start 9195.72471875
transcript.pyannote[1084].end 9201.59721875
transcript.pyannote[1085].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1085].start 9201.79971875
transcript.pyannote[1085].end 9203.14971875
transcript.pyannote[1086].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1086].start 9203.04846875
transcript.pyannote[1086].end 9204.82034375
transcript.pyannote[1087].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1087].start 9206.57534375
transcript.pyannote[1087].end 9209.68034375
transcript.pyannote[1088].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1088].start 9209.03909375
transcript.pyannote[1088].end 9209.07284375
transcript.pyannote[1089].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1089].start 9209.47784375
transcript.pyannote[1089].end 9212.78534375
transcript.pyannote[1090].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1090].start 9212.92034375
transcript.pyannote[1090].end 9216.21096875
transcript.pyannote[1091].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1091].start 9215.83971875
transcript.pyannote[1091].end 9219.65346875
transcript.pyannote[1092].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1092].start 9216.73409375
transcript.pyannote[1092].end 9217.93221875
transcript.pyannote[1093].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1093].start 9219.80534375
transcript.pyannote[1093].end 9220.68284375
transcript.pyannote[1094].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1094].start 9220.24409375
transcript.pyannote[1094].end 9222.28596875
transcript.pyannote[1095].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1095].start 9222.35346875
transcript.pyannote[1095].end 9244.64534375
transcript.pyannote[1096].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1096].start 9245.25284375
transcript.pyannote[1096].end 9252.81284375
transcript.pyannote[1097].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1097].start 9249.38721875
transcript.pyannote[1097].end 9250.12971875
transcript.pyannote[1098].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1098].start 9253.53846875
transcript.pyannote[1098].end 9255.95159375
transcript.pyannote[1099].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1099].start 9256.47471875
transcript.pyannote[1099].end 9261.13221875
transcript.pyannote[1100].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1100].start 9261.13221875
transcript.pyannote[1100].end 9261.43596875
transcript.pyannote[1101].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1101].start 9261.43596875
transcript.pyannote[1101].end 9288.84096875
transcript.pyannote[1102].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1102].start 9289.46534375
transcript.pyannote[1102].end 9289.97159375
transcript.pyannote[1103].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1103].start 9291.42284375
transcript.pyannote[1103].end 9299.20221875
transcript.pyannote[1104].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1104].start 9299.52284375
transcript.pyannote[1104].end 9306.27284375
transcript.pyannote[1105].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1105].start 9306.01971875
transcript.pyannote[1105].end 9306.49221875
transcript.pyannote[1106].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1106].start 9306.91409375
transcript.pyannote[1106].end 9317.35971875
transcript.pyannote[1107].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1107].start 9307.30221875
transcript.pyannote[1107].end 9307.31909375
transcript.pyannote[1108].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1108].start 9307.31909375
transcript.pyannote[1108].end 9307.36971875
transcript.pyannote[1109].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1109].start 9307.36971875
transcript.pyannote[1109].end 9307.97721875
transcript.pyannote[1110].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1110].start 9307.97721875
transcript.pyannote[1110].end 9308.26409375
transcript.pyannote[1111].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1111].start 9317.51159375
transcript.pyannote[1111].end 9322.87784375
transcript.pyannote[1112].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1112].start 9320.46471875
transcript.pyannote[1112].end 9325.67909375
transcript.pyannote[1113].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1113].start 9325.96596875
transcript.pyannote[1113].end 9352.02096875
transcript.pyannote[1114].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1114].start 9355.44659375
transcript.pyannote[1114].end 9357.77534375
transcript.pyannote[1115].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1115].start 9358.07909375
transcript.pyannote[1115].end 9370.54971875
transcript.pyannote[1116].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1116].start 9364.30596875
transcript.pyannote[1116].end 9364.33971875
transcript.pyannote[1117].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1117].start 9364.33971875
transcript.pyannote[1117].end 9364.42409375
transcript.pyannote[1118].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1118].start 9364.42409375
transcript.pyannote[1118].end 9364.45784375
transcript.pyannote[1119].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1119].start 9371.35971875
transcript.pyannote[1119].end 9374.63346875
transcript.pyannote[1120].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1120].start 9374.81909375
transcript.pyannote[1120].end 9375.46034375
transcript.pyannote[1121].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1121].start 9376.00034375
transcript.pyannote[1121].end 9377.02971875
transcript.pyannote[1122].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1122].start 9377.02971875
transcript.pyannote[1122].end 9377.24909375
transcript.pyannote[1123].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1123].start 9378.97034375
transcript.pyannote[1123].end 9379.03784375
transcript.pyannote[1124].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1124].start 9379.05471875
transcript.pyannote[1124].end 9380.38784375
transcript.pyannote[1125].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1125].start 9380.82659375
transcript.pyannote[1125].end 9381.02909375
transcript.pyannote[1126].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1126].start 9382.22721875
transcript.pyannote[1126].end 9382.46346875
transcript.pyannote[1127].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1127].start 9383.18909375
transcript.pyannote[1127].end 9383.71221875
transcript.pyannote[1128].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1128].start 9384.18471875
transcript.pyannote[1128].end 9387.37409375
transcript.pyannote[1129].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1129].start 9387.88034375
transcript.pyannote[1129].end 9423.63846875
transcript.pyannote[1130].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[1130].start 9423.63846875
transcript.pyannote[1130].end 9423.85784375
transcript.pyannote[1131].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1131].start 9423.75659375
transcript.pyannote[1131].end 9449.72721875
transcript.pyannote[1132].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1132].start 9450.04784375
transcript.pyannote[1132].end 9454.21596875
transcript.pyannote[1133].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1133].start 9454.82346875
transcript.pyannote[1133].end 9465.38721875
transcript.pyannote[1134].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1134].start 9465.62346875
transcript.pyannote[1134].end 9467.26034375
transcript.pyannote[1135].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1135].start 9465.89346875
transcript.pyannote[1135].end 9465.94409375
transcript.pyannote[1136].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1136].start 9468.66096875
transcript.pyannote[1136].end 9490.71659375
transcript.pyannote[1137].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1137].start 9490.83471875
transcript.pyannote[1137].end 9506.17409375
transcript.pyannote[1138].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1138].start 9495.76221875
transcript.pyannote[1138].end 9496.08284375
transcript.pyannote[1139].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1139].start 9506.17409375
transcript.pyannote[1139].end 9507.60846875
transcript.pyannote[1140].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1140].start 9507.64221875
transcript.pyannote[1140].end 9525.81659375
transcript.pyannote[1141].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1141].start 9525.81659375
transcript.pyannote[1141].end 9526.10346875
transcript.pyannote[1142].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1142].start 9526.10346875
transcript.pyannote[1142].end 9535.33409375
transcript.pyannote[1143].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1143].start 9535.90784375
transcript.pyannote[1143].end 9544.69971875
transcript.pyannote[1144].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1144].start 9545.50971875
transcript.pyannote[1144].end 9547.26471875
transcript.pyannote[1145].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1145].start 9547.87221875
transcript.pyannote[1145].end 9556.69784375
transcript.pyannote[1146].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1146].start 9550.38659375
transcript.pyannote[1146].end 9550.58909375
transcript.pyannote[1147].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[1147].start 9550.58909375
transcript.pyannote[1147].end 9550.65659375
transcript.pyannote[1148].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1148].start 9550.65659375
transcript.pyannote[1148].end 9550.69034375
transcript.pyannote[1149].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1149].start 9556.69784375
transcript.pyannote[1149].end 9556.79909375
transcript.pyannote[1150].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1150].start 9556.79909375
transcript.pyannote[1150].end 9584.27159375
transcript.pyannote[1151].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1151].start 9584.27159375
transcript.pyannote[1151].end 9584.59221875
transcript.pyannote[1152].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1152].start 9584.40659375
transcript.pyannote[1152].end 9626.57721875
transcript.pyannote[1153].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1153].start 9621.53159375
transcript.pyannote[1153].end 9621.75096875
transcript.pyannote[1154].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1154].start 9626.83034375
transcript.pyannote[1154].end 9636.65159375
transcript.pyannote[1155].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1155].start 9636.07784375
transcript.pyannote[1155].end 9646.67534375
transcript.pyannote[1156].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1156].start 9644.48159375
transcript.pyannote[1156].end 9645.12284375
transcript.pyannote[1157].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1157].start 9646.82721875
transcript.pyannote[1157].end 9654.97784375
transcript.pyannote[1158].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1158].start 9651.46784375
transcript.pyannote[1158].end 9652.98659375
transcript.pyannote[1159].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1159].start 9655.11284375
transcript.pyannote[1159].end 9657.10409375
transcript.pyannote[1160].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1160].start 9655.85534375
transcript.pyannote[1160].end 9656.07471875
transcript.pyannote[1161].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1161].start 9656.44596875
transcript.pyannote[1161].end 9671.12721875
transcript.pyannote[1162].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1162].start 9671.12721875
transcript.pyannote[1162].end 9673.03409375
transcript.pyannote[1163].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1163].start 9671.54909375
transcript.pyannote[1163].end 9672.34221875
transcript.pyannote[1164].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1164].start 9673.03409375
transcript.pyannote[1164].end 9677.60721875
transcript.pyannote[1165].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1165].start 9677.82659375
transcript.pyannote[1165].end 9678.13034375
transcript.pyannote[1166].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1166].start 9678.36659375
transcript.pyannote[1166].end 9684.05346875
transcript.pyannote[1167].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1167].start 9679.91909375
transcript.pyannote[1167].end 9680.59409375
transcript.pyannote[1168].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1168].start 9684.05346875
transcript.pyannote[1168].end 9684.35721875
transcript.pyannote[1169].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1169].start 9684.35721875
transcript.pyannote[1169].end 9693.04784375
transcript.pyannote[1170].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1170].start 9684.37409375
transcript.pyannote[1170].end 9684.40784375
transcript.pyannote[1171].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1171].start 9687.04034375
transcript.pyannote[1171].end 9687.34409375
transcript.pyannote[1172].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1172].start 9691.96784375
transcript.pyannote[1172].end 9692.76096875
transcript.pyannote[1173].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1173].start 9692.92971875
transcript.pyannote[1173].end 9706.26096875
transcript.pyannote[1174].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1174].start 9698.76846875
transcript.pyannote[1174].end 9699.05534375
transcript.pyannote[1175].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1175].start 9703.37534375
transcript.pyannote[1175].end 9712.67346875
transcript.pyannote[1176].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1176].start 9709.09596875
transcript.pyannote[1176].end 9710.20971875
transcript.pyannote[1177].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1177].start 9711.34034375
transcript.pyannote[1177].end 9711.67784375
transcript.pyannote[1178].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1178].start 9712.11659375
transcript.pyannote[1178].end 9714.54659375
transcript.pyannote[1179].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1179].start 9713.58471875
transcript.pyannote[1179].end 9714.04034375
transcript.pyannote[1180].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1180].start 9714.54659375
transcript.pyannote[1180].end 9718.63034375
transcript.pyannote[1181].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1181].start 9715.99784375
transcript.pyannote[1181].end 9716.55471875
transcript.pyannote[1182].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1182].start 9718.91721875
transcript.pyannote[1182].end 9722.89971875
transcript.pyannote[1183].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1183].start 9723.25409375
transcript.pyannote[1183].end 9743.75721875
transcript.pyannote[1184].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1184].start 9744.09471875
transcript.pyannote[1184].end 9750.43971875
transcript.pyannote[1185].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1185].start 9750.77721875
transcript.pyannote[1185].end 9752.76846875
transcript.pyannote[1186].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1186].start 9752.04284375
transcript.pyannote[1186].end 9753.30846875
transcript.pyannote[1187].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1187].start 9753.39284375
transcript.pyannote[1187].end 9755.26596875
transcript.pyannote[1188].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1188].start 9754.84409375
transcript.pyannote[1188].end 9756.34596875
transcript.pyannote[1189].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1189].start 9756.81846875
transcript.pyannote[1189].end 9757.89846875
transcript.pyannote[1190].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1190].start 9757.32471875
transcript.pyannote[1190].end 9760.15971875
transcript.pyannote[1191].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1191].start 9761.57721875
transcript.pyannote[1191].end 9764.71596875
transcript.pyannote[1192].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1192].start 9765.15471875
transcript.pyannote[1192].end 9766.31909375
transcript.pyannote[1193].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1193].start 9767.16284375
transcript.pyannote[1193].end 9774.43596875
transcript.pyannote[1194].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1194].start 9770.94284375
transcript.pyannote[1194].end 9772.56284375
transcript.pyannote[1195].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1195].start 9774.65534375
transcript.pyannote[1195].end 9779.34659375
transcript.pyannote[1196].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1196].start 9779.59971875
transcript.pyannote[1196].end 9782.29971875
transcript.pyannote[1197].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1197].start 9784.52721875
transcript.pyannote[1197].end 9790.66971875
transcript.pyannote[1198].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1198].start 9787.07534375
transcript.pyannote[1198].end 9787.66596875
transcript.pyannote[1199].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1199].start 9790.60221875
transcript.pyannote[1199].end 9792.71159375
transcript.pyannote[1200].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1200].start 9792.71159375
transcript.pyannote[1200].end 9799.09034375
transcript.pyannote[1201].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1201].start 9796.82909375
transcript.pyannote[1201].end 9833.56596875
transcript.pyannote[1202].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1202].start 9833.65034375
transcript.pyannote[1202].end 9833.97096875
transcript.pyannote[1203].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1203].start 9833.93721875
transcript.pyannote[1203].end 9835.47284375
transcript.pyannote[1204].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1204].start 9834.42659375
transcript.pyannote[1204].end 9835.45596875
transcript.pyannote[1205].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1205].start 9835.81034375
transcript.pyannote[1205].end 9839.62409375
transcript.pyannote[1206].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1206].start 9840.02909375
transcript.pyannote[1206].end 9843.60659375
transcript.pyannote[1207].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1207].start 9841.73346875
transcript.pyannote[1207].end 9842.64471875
transcript.pyannote[1208].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1208].start 9843.77534375
transcript.pyannote[1208].end 9845.64846875
transcript.pyannote[1209].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1209].start 9845.64846875
transcript.pyannote[1209].end 9845.66534375
transcript.pyannote[1210].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1210].start 9845.66534375
transcript.pyannote[1210].end 9845.68221875
transcript.pyannote[1211].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1211].start 9846.96471875
transcript.pyannote[1211].end 9854.27159375
transcript.pyannote[1212].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[1212].start 9855.79034375
transcript.pyannote[1212].end 9855.80721875
transcript.pyannote[1213].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1213].start 9855.80721875
transcript.pyannote[1213].end 9859.57034375
transcript.pyannote[1214].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1214].start 9860.22846875
transcript.pyannote[1214].end 9861.81471875
transcript.pyannote[1215].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1215].start 9862.21971875
transcript.pyannote[1215].end 9865.67909375
transcript.pyannote[1216].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1216].start 9863.53596875
transcript.pyannote[1216].end 9863.99159375
transcript.pyannote[1217].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1217].start 9864.34596875
transcript.pyannote[1217].end 9865.08846875
transcript.pyannote[1218].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1218].start 9865.54409375
transcript.pyannote[1218].end 9879.88784375
transcript.pyannote[1219].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1219].start 9879.75284375
transcript.pyannote[1219].end 9880.54596875
transcript.pyannote[1220].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1220].start 9880.54596875
transcript.pyannote[1220].end 9889.28721875
transcript.pyannote[1221].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1221].start 9888.88221875
transcript.pyannote[1221].end 9898.01159375
transcript.pyannote[1222].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1222].start 9898.50096875
transcript.pyannote[1222].end 9911.19096875
transcript.pyannote[1223].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[1223].start 9899.32784375
transcript.pyannote[1223].end 9899.96909375
transcript.pyannote[1224].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1224].start 9899.96909375
transcript.pyannote[1224].end 9900.07034375
transcript.pyannote[1225].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1225].start 9909.63846875
transcript.pyannote[1225].end 9912.18659375
transcript.pyannote[1226].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1226].start 9912.25409375
transcript.pyannote[1226].end 9912.74346875
transcript.pyannote[1227].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1227].start 9913.19909375
transcript.pyannote[1227].end 9913.68846875
transcript.pyannote[1228].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1228].start 9913.68846875
transcript.pyannote[1228].end 9914.88659375
transcript.pyannote[1229].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1229].start 9915.02159375
transcript.pyannote[1229].end 9916.08471875
transcript.pyannote[1230].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1230].start 9916.25346875
transcript.pyannote[1230].end 9920.42159375
transcript.pyannote[1231].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1231].start 9920.03346875
transcript.pyannote[1231].end 9922.69971875
transcript.pyannote[1232].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1232].start 9922.48034375
transcript.pyannote[1232].end 9922.86846875
transcript.pyannote[1233].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1233].start 9922.80096875
transcript.pyannote[1233].end 9926.42909375
transcript.pyannote[1234].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[1234].start 9926.42909375
transcript.pyannote[1234].end 9926.85096875
transcript.pyannote[1235].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1235].start 9926.91846875
transcript.pyannote[1235].end 9948.85596875
transcript.pyannote[1236].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1236].start 9940.67159375
transcript.pyannote[1236].end 9940.68846875
transcript.pyannote[1237].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1237].start 9940.68846875
transcript.pyannote[1237].end 9940.97534375
transcript.pyannote[1238].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1238].start 9940.97534375
transcript.pyannote[1238].end 9941.09346875
transcript.pyannote[1239].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1239].start 9948.61971875
transcript.pyannote[1239].end 9950.18909375
transcript.pyannote[1240].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1240].start 9950.13846875
transcript.pyannote[1240].end 9951.35346875
transcript.pyannote[1241].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1241].start 9951.45471875
transcript.pyannote[1241].end 9961.39409375
transcript.pyannote[1242].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1242].start 9961.49534375
transcript.pyannote[1242].end 9967.36784375
transcript.pyannote[1243].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1243].start 9967.67159375
transcript.pyannote[1243].end 9974.67471875
transcript.pyannote[1244].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1244].start 9972.86909375
transcript.pyannote[1244].end 9973.20659375
transcript.pyannote[1245].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1245].start 9974.37096875
transcript.pyannote[1245].end 9977.44221875
transcript.pyannote[1246].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1246].start 9977.91471875
transcript.pyannote[1246].end 9985.39034375
transcript.pyannote[1247].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1247].start 9983.24721875
transcript.pyannote[1247].end 9987.65159375
transcript.pyannote[1248].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1248].start 9985.39034375
transcript.pyannote[1248].end 9985.40721875
transcript.pyannote[1249].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1249].start 9988.27596875
transcript.pyannote[1249].end 9989.08596875
transcript.pyannote[1250].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1250].start 9989.89596875
transcript.pyannote[1250].end 10002.56909375
transcript.pyannote[1251].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1251].start 10000.71284375
transcript.pyannote[1251].end 10001.82659375
transcript.pyannote[1252].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1252].start 10002.41721875
transcript.pyannote[1252].end 10005.28596875
transcript.pyannote[1253].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1253].start 10003.80096875
transcript.pyannote[1253].end 10003.96971875
transcript.pyannote[1254].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1254].start 10003.96971875
transcript.pyannote[1254].end 10004.47596875
transcript.pyannote[1255].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1255].start 10004.47596875
transcript.pyannote[1255].end 10004.49284375
transcript.pyannote[1256].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1256].start 10005.28596875
transcript.pyannote[1256].end 10020.22034375
transcript.pyannote[1257].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1257].start 10019.93346875
transcript.pyannote[1257].end 10021.18221875
transcript.pyannote[1258].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1258].start 10020.97971875
transcript.pyannote[1258].end 10022.49846875
transcript.pyannote[1259].speaker SPEAKER_26
transcript.pyannote[1259].start 10022.49846875
transcript.pyannote[1259].end 10031.50971875
transcript.pyannote[1260].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1260].start 10033.53471875
transcript.pyannote[1260].end 10034.90159375
transcript.pyannote[1261].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1261].start 10035.35721875
transcript.pyannote[1261].end 10036.13346875
transcript.pyannote[1262].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1262].start 10037.34846875
transcript.pyannote[1262].end 10038.63096875
transcript.pyannote[1263].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1263].start 10050.74721875
transcript.pyannote[1263].end 10057.46346875
transcript.pyannote[1264].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1264].start 10057.46346875
transcript.pyannote[1264].end 10057.91909375
transcript.pyannote[1265].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1265].start 10063.11659375
transcript.pyannote[1265].end 10063.70721875
transcript.pyannote[1266].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1266].start 10064.58471875
transcript.pyannote[1266].end 10074.38909375
transcript.pyannote[1267].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1267].start 10074.97971875
transcript.pyannote[1267].end 10080.95346875
transcript.pyannote[1268].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1268].start 10080.95346875
transcript.pyannote[1268].end 10081.49346875
transcript.pyannote[1269].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1269].start 10081.18971875
transcript.pyannote[1269].end 10089.69471875
transcript.pyannote[1270].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1270].start 10094.06534375
transcript.pyannote[1270].end 10094.55471875
transcript.pyannote[1271].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1271].start 10095.70221875
transcript.pyannote[1271].end 10098.62159375
transcript.pyannote[1272].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1272].start 10096.68096875
transcript.pyannote[1272].end 10096.83284375
transcript.pyannote[1273].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1273].start 10098.62159375
transcript.pyannote[1273].end 10100.03909375
transcript.pyannote[1274].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1274].start 10100.03909375
transcript.pyannote[1274].end 10107.58221875
transcript.pyannote[1275].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1275].start 10100.34284375
transcript.pyannote[1275].end 10100.84909375
transcript.pyannote[1276].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1276].start 10110.70409375
transcript.pyannote[1276].end 10114.55159375
transcript.pyannote[1277].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1277].start 10110.80534375
transcript.pyannote[1277].end 10110.85596875
transcript.pyannote[1278].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1278].start 10114.50096875
transcript.pyannote[1278].end 10126.80284375
transcript.pyannote[1279].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1279].start 10126.06034375
transcript.pyannote[1279].end 10130.76846875
transcript.pyannote[1280].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1280].start 10130.97096875
transcript.pyannote[1280].end 10133.97471875
transcript.pyannote[1281].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1281].start 10133.97471875
transcript.pyannote[1281].end 10133.99159375
transcript.pyannote[1282].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1282].start 10133.99159375
transcript.pyannote[1282].end 10142.17596875
transcript.pyannote[1283].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1283].start 10134.04221875
transcript.pyannote[1283].end 10135.30784375
transcript.pyannote[1284].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1284].start 10144.47096875
transcript.pyannote[1284].end 10144.87596875
transcript.pyannote[1285].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1285].start 10145.53409375
transcript.pyannote[1285].end 10148.01471875
transcript.pyannote[1286].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1286].start 10147.27221875
transcript.pyannote[1286].end 10148.16659375
transcript.pyannote[1287].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1287].start 10148.16659375
transcript.pyannote[1287].end 10148.18346875
transcript.pyannote[1288].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1288].start 10148.18346875
transcript.pyannote[1288].end 10149.44909375
transcript.pyannote[1289].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1289].start 10149.82034375
transcript.pyannote[1289].end 10159.00034375
transcript.pyannote[1290].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1290].start 10159.75971875
transcript.pyannote[1290].end 10160.85659375
transcript.pyannote[1291].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1291].start 10161.61596875
transcript.pyannote[1291].end 10163.92784375
transcript.pyannote[1292].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1292].start 10163.97846875
transcript.pyannote[1292].end 10164.88971875
transcript.pyannote[1293].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1293].start 10165.24409375
transcript.pyannote[1293].end 10193.00346875
transcript.pyannote[1294].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1294].start 10193.05409375
transcript.pyannote[1294].end 10195.78784375
transcript.pyannote[1295].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1295].start 10196.17596875
transcript.pyannote[1295].end 10196.56409375
transcript.pyannote[1296].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1296].start 10198.06596875
transcript.pyannote[1296].end 10198.16721875
transcript.pyannote[1297].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1297].start 10198.16721875
transcript.pyannote[1297].end 10198.20096875
transcript.pyannote[1298].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1298].start 10198.20096875
transcript.pyannote[1298].end 10198.26846875
transcript.pyannote[1299].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1299].start 10198.26846875
transcript.pyannote[1299].end 10199.97284375
transcript.pyannote[1300].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1300].start 10198.35284375
transcript.pyannote[1300].end 10198.77471875
transcript.pyannote[1301].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1301].start 10199.97284375
transcript.pyannote[1301].end 10200.74909375
transcript.pyannote[1302].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1302].start 10200.74909375
transcript.pyannote[1302].end 10205.52471875
transcript.pyannote[1303].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1303].start 10206.52034375
transcript.pyannote[1303].end 10208.76471875
transcript.pyannote[1304].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1304].start 10209.35534375
transcript.pyannote[1304].end 10219.98659375
transcript.pyannote[1305].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1305].start 10223.54721875
transcript.pyannote[1305].end 10223.88471875
transcript.pyannote[1306].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1306].start 10224.30659375
transcript.pyannote[1306].end 10224.59346875
transcript.pyannote[1307].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1307].start 10224.39096875
transcript.pyannote[1307].end 10224.61034375
transcript.pyannote[1308].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1308].start 10224.61034375
transcript.pyannote[1308].end 10227.51284375
transcript.pyannote[1309].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1309].start 10227.51284375
transcript.pyannote[1309].end 10230.28034375
transcript.pyannote[1310].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1310].start 10230.85409375
transcript.pyannote[1310].end 10240.67534375
transcript.pyannote[1311].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1311].start 10241.01284375
transcript.pyannote[1311].end 10247.91471875
transcript.pyannote[1312].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1312].start 10248.28596875
transcript.pyannote[1312].end 10252.09971875
transcript.pyannote[1313].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1313].start 10252.75784375
transcript.pyannote[1313].end 10253.29784375
transcript.pyannote[1314].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1314].start 10253.66909375
transcript.pyannote[1314].end 10255.66034375
transcript.pyannote[1315].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1315].start 10256.14971875
transcript.pyannote[1315].end 10260.50346875
transcript.pyannote[1316].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1316].start 10261.26284375
transcript.pyannote[1316].end 10266.47721875
transcript.pyannote[1317].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[1317].start 10262.74784375
transcript.pyannote[1317].end 10262.96721875
transcript.pyannote[1318].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1318].start 10262.96721875
transcript.pyannote[1318].end 10263.23721875
transcript.pyannote[1319].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[1319].start 10263.23721875
transcript.pyannote[1319].end 10263.25409375
transcript.pyannote[1320].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1320].start 10266.84846875
transcript.pyannote[1320].end 10272.48471875
transcript.pyannote[1321].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1321].start 10267.10159375
transcript.pyannote[1321].end 10267.64159375
transcript.pyannote[1322].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1322].start 10272.48471875
transcript.pyannote[1322].end 10286.01846875
transcript.pyannote[1323].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1323].start 10287.06471875
transcript.pyannote[1323].end 10290.15284375
transcript.pyannote[1324].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1324].start 10292.16096875
transcript.pyannote[1324].end 10294.99596875
transcript.pyannote[1325].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1325].start 10294.99596875
transcript.pyannote[1325].end 10328.77971875
transcript.pyannote[1326].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1326].start 10329.62346875
transcript.pyannote[1326].end 10331.64846875
transcript.pyannote[1327].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1327].start 10332.15471875
transcript.pyannote[1327].end 10333.77471875
transcript.pyannote[1328].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1328].start 10334.19659375
transcript.pyannote[1328].end 10337.87534375
transcript.pyannote[1329].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1329].start 10338.68534375
transcript.pyannote[1329].end 10344.64221875
transcript.pyannote[1330].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1330].start 10357.07909375
transcript.pyannote[1330].end 10370.17409375
transcript.pyannote[1331].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1331].start 10370.88284375
transcript.pyannote[1331].end 10388.36534375
transcript.pyannote[1332].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1332].start 10388.85471875
transcript.pyannote[1332].end 10407.13034375
transcript.pyannote[1333].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1333].start 10410.04971875
transcript.pyannote[1333].end 10424.96721875
transcript.pyannote[1334].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1334].start 10424.96721875
transcript.pyannote[1334].end 10430.62034375
transcript.pyannote[1335].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1335].start 10430.62034375
transcript.pyannote[1335].end 10432.24034375
transcript.pyannote[1336].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1336].start 10431.66659375
transcript.pyannote[1336].end 10451.12346875
transcript.pyannote[1337].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1337].start 10452.54096875
transcript.pyannote[1337].end 10453.04721875
transcript.pyannote[1338].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1338].start 10453.38471875
transcript.pyannote[1338].end 10454.36346875
transcript.pyannote[1339].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1339].start 10453.51971875
transcript.pyannote[1339].end 10461.99096875
transcript.pyannote[1340].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1340].start 10461.99096875
transcript.pyannote[1340].end 10463.20596875
transcript.pyannote[1341].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1341].start 10463.20596875
transcript.pyannote[1341].end 10463.42534375
transcript.pyannote[1342].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1342].start 10463.42534375
transcript.pyannote[1342].end 10467.47534375
transcript.pyannote[1343].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1343].start 10467.64409375
transcript.pyannote[1343].end 10468.11659375
transcript.pyannote[1344].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1344].start 10468.11659375
transcript.pyannote[1344].end 10470.34409375
transcript.pyannote[1345].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1345].start 10470.78284375
transcript.pyannote[1345].end 10476.92534375
transcript.pyannote[1346].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1346].start 10477.14471875
transcript.pyannote[1346].end 10477.56659375
transcript.pyannote[1347].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1347].start 10477.68471875
transcript.pyannote[1347].end 10486.91534375
transcript.pyannote[1348].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1348].start 10488.23159375
transcript.pyannote[1348].end 10489.68284375
transcript.pyannote[1349].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1349].start 10489.93596875
transcript.pyannote[1349].end 10490.45909375
transcript.pyannote[1350].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1350].start 10490.76284375
transcript.pyannote[1350].end 10494.25596875
transcript.pyannote[1351].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1351].start 10492.83846875
transcript.pyannote[1351].end 10493.09159375
transcript.pyannote[1352].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1352].start 10493.83409375
transcript.pyannote[1352].end 10501.25909375
transcript.pyannote[1353].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1353].start 10501.27596875
transcript.pyannote[1353].end 10501.71471875
transcript.pyannote[1354].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1354].start 10502.08596875
transcript.pyannote[1354].end 10504.76909375
transcript.pyannote[1355].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1355].start 10505.17409375
transcript.pyannote[1355].end 10511.04659375
transcript.pyannote[1356].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1356].start 10511.14784375
transcript.pyannote[1356].end 10531.04346875
transcript.pyannote[1357].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1357].start 10532.03909375
transcript.pyannote[1357].end 10534.63784375
transcript.pyannote[1358].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1358].start 10534.80659375
transcript.pyannote[1358].end 10544.64471875
transcript.pyannote[1359].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1359].start 10544.57721875
transcript.pyannote[1359].end 10544.61096875
transcript.pyannote[1360].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1360].start 10544.64471875
transcript.pyannote[1360].end 10544.81346875
transcript.pyannote[1361].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1361].start 10546.18034375
transcript.pyannote[1361].end 10547.46284375
transcript.pyannote[1362].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1362].start 10547.78346875
transcript.pyannote[1362].end 10551.49596875
transcript.pyannote[1363].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1363].start 10551.88409375
transcript.pyannote[1363].end 10589.09346875
transcript.pyannote[1364].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1364].start 10590.94971875
transcript.pyannote[1364].end 10593.75096875
transcript.pyannote[1365].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1365].start 10593.90284375
transcript.pyannote[1365].end 10612.97159375
transcript.pyannote[1366].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1366].start 10611.50346875
transcript.pyannote[1366].end 10611.53721875
transcript.pyannote[1367].speaker SPEAKER_17
transcript.pyannote[1367].start 10611.53721875
transcript.pyannote[1367].end 10612.02659375
transcript.pyannote[1368].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1368].start 10612.02659375
transcript.pyannote[1368].end 10612.26284375
transcript.pyannote[1369].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1369].start 10612.97159375
transcript.pyannote[1369].end 10621.03784375
transcript.pyannote[1370].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1370].start 10613.61284375
transcript.pyannote[1370].end 10613.76471875
transcript.pyannote[1371].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1371].start 10621.17284375
transcript.pyannote[1371].end 10624.91909375
transcript.pyannote[1372].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1372].start 10625.27346875
transcript.pyannote[1372].end 10632.59721875
transcript.pyannote[1373].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1373].start 10633.08659375
transcript.pyannote[1373].end 10635.36471875
transcript.pyannote[1374].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1374].start 10635.46596875
transcript.pyannote[1374].end 10650.67034375
transcript.pyannote[1375].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1375].start 10650.67034375
transcript.pyannote[1375].end 10651.22721875
transcript.pyannote[1376].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1376].start 10650.68721875
transcript.pyannote[1376].end 10651.14284375
transcript.pyannote[1377].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1377].start 10651.22721875
transcript.pyannote[1377].end 10651.96971875
transcript.pyannote[1378].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1378].start 10651.96971875
transcript.pyannote[1378].end 10656.27284375
transcript.pyannote[1379].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1379].start 10657.01534375
transcript.pyannote[1379].end 10658.39909375
transcript.pyannote[1380].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1380].start 10658.98971875
transcript.pyannote[1380].end 10661.40284375
transcript.pyannote[1381].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1381].start 10662.51659375
transcript.pyannote[1381].end 10663.17471875
transcript.pyannote[1382].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1382].start 10663.61346875
transcript.pyannote[1382].end 10678.58159375
transcript.pyannote[1383].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1383].start 10677.33284375
transcript.pyannote[1383].end 10690.12409375
transcript.pyannote[1384].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1384].start 10690.54596875
transcript.pyannote[1384].end 10691.27159375
transcript.pyannote[1385].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1385].start 10691.40659375
transcript.pyannote[1385].end 10693.81971875
transcript.pyannote[1386].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1386].start 10694.20784375
transcript.pyannote[1386].end 10695.52409375
transcript.pyannote[1387].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1387].start 10696.04721875
transcript.pyannote[1387].end 10699.97909375
transcript.pyannote[1388].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1388].start 10700.28284375
transcript.pyannote[1388].end 10717.29284375
transcript.pyannote[1389].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1389].start 10718.10284375
transcript.pyannote[1389].end 10719.60471875
transcript.pyannote[1390].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1390].start 10719.79034375
transcript.pyannote[1390].end 10739.50034375
transcript.pyannote[1391].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1391].start 10725.12284375
transcript.pyannote[1391].end 10725.17346875
transcript.pyannote[1392].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1392].start 10737.39096875
transcript.pyannote[1392].end 10738.89284375
transcript.pyannote[1393].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1393].start 10739.50034375
transcript.pyannote[1393].end 10739.77034375
transcript.pyannote[1394].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1394].start 10739.77034375
transcript.pyannote[1394].end 10740.17534375
transcript.pyannote[1395].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1395].start 10739.80409375
transcript.pyannote[1395].end 10759.61534375
transcript.pyannote[1396].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1396].start 10759.91909375
transcript.pyannote[1396].end 10783.20659375
transcript.pyannote[1397].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1397].start 10772.77784375
transcript.pyannote[1397].end 10774.48221875
transcript.pyannote[1398].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1398].start 10774.48221875
transcript.pyannote[1398].end 10774.49909375
transcript.pyannote[1399].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1399].start 10783.30784375
transcript.pyannote[1399].end 10786.21034375
transcript.pyannote[1400].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1400].start 10786.54784375
transcript.pyannote[1400].end 10786.71659375
transcript.pyannote[1401].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1401].start 10786.71659375
transcript.pyannote[1401].end 10792.13346875
transcript.pyannote[1402].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1402].start 10787.18909375
transcript.pyannote[1402].end 10787.74596875
transcript.pyannote[1403].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1403].start 10791.15471875
transcript.pyannote[1403].end 10791.59346875
transcript.pyannote[1404].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1404].start 10792.33596875
transcript.pyannote[1404].end 10804.26659375
transcript.pyannote[1405].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1405].start 10795.82909375
transcript.pyannote[1405].end 10796.28471875
transcript.pyannote[1406].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1406].start 10804.33409375
transcript.pyannote[1406].end 10807.33784375
transcript.pyannote[1407].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1407].start 10807.77659375
transcript.pyannote[1407].end 10813.26096875
transcript.pyannote[1408].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1408].start 10813.41284375
transcript.pyannote[1408].end 10823.26784375
transcript.pyannote[1409].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1409].start 10824.09471875
transcript.pyannote[1409].end 10828.06034375
transcript.pyannote[1410].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1410].start 10828.31346875
transcript.pyannote[1410].end 10832.46471875
transcript.pyannote[1411].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1411].start 10832.85284375
transcript.pyannote[1411].end 10834.57409375
transcript.pyannote[1412].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1412].start 10835.14784375
transcript.pyannote[1412].end 10838.05034375
transcript.pyannote[1413].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1413].start 10835.36721875
transcript.pyannote[1413].end 10835.46846875
transcript.pyannote[1414].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1414].start 10836.12659375
transcript.pyannote[1414].end 10844.47971875
transcript.pyannote[1415].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1415].start 10844.83409375
transcript.pyannote[1415].end 10851.22971875
transcript.pyannote[1416].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1416].start 10851.80346875
transcript.pyannote[1416].end 10880.13659375
transcript.pyannote[1417].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1417].start 10880.17034375
transcript.pyannote[1417].end 10889.48534375
transcript.pyannote[1418].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1418].start 10890.12659375
transcript.pyannote[1418].end 10894.49721875
transcript.pyannote[1419].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1419].start 10894.49721875
transcript.pyannote[1419].end 10905.39846875
transcript.pyannote[1420].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1420].start 10903.91346875
transcript.pyannote[1420].end 10912.68846875
transcript.pyannote[1421].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1421].start 10908.50346875
transcript.pyannote[1421].end 10908.70596875
transcript.pyannote[1422].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1422].start 10912.43534375
transcript.pyannote[1422].end 10919.84346875
transcript.pyannote[1423].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1423].start 10919.84346875
transcript.pyannote[1423].end 10919.87721875
transcript.pyannote[1424].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1424].start 10920.09659375
transcript.pyannote[1424].end 10938.10221875
transcript.pyannote[1425].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1425].start 10938.42284375
transcript.pyannote[1425].end 10938.65909375
transcript.pyannote[1426].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1426].start 10939.11471875
transcript.pyannote[1426].end 10941.29159375
transcript.pyannote[1427].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1427].start 10941.29159375
transcript.pyannote[1427].end 10941.32534375
transcript.pyannote[1428].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1428].start 10941.32534375
transcript.pyannote[1428].end 10941.67971875
transcript.pyannote[1429].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1429].start 10941.67971875
transcript.pyannote[1429].end 10941.78096875
transcript.pyannote[1430].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1430].start 10942.01721875
transcript.pyannote[1430].end 10943.62034375
transcript.pyannote[1431].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1431].start 10944.93659375
transcript.pyannote[1431].end 10945.27409375
transcript.pyannote[1432].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1432].start 10945.27409375
transcript.pyannote[1432].end 10945.32471875
transcript.pyannote[1433].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1433].start 10945.32471875
transcript.pyannote[1433].end 10945.54409375
transcript.pyannote[1434].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1434].start 10945.54409375
transcript.pyannote[1434].end 10945.71284375
transcript.pyannote[1435].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1435].start 10952.98596875
transcript.pyannote[1435].end 10971.66659375
transcript.pyannote[1436].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1436].start 10971.88596875
transcript.pyannote[1436].end 10977.87659375
transcript.pyannote[1437].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1437].start 10978.12971875
transcript.pyannote[1437].end 10982.01096875
transcript.pyannote[1438].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1438].start 10982.61846875
transcript.pyannote[1438].end 10986.92159375
transcript.pyannote[1439].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1439].start 10987.36034375
transcript.pyannote[1439].end 10987.76534375
transcript.pyannote[1440].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1440].start 10987.96784375
transcript.pyannote[1440].end 10988.11971875
transcript.pyannote[1441].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1441].start 10988.49096875
transcript.pyannote[1441].end 11012.45346875
transcript.pyannote[1442].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1442].start 11013.07784375
transcript.pyannote[1442].end 11025.04221875
transcript.pyannote[1443].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1443].start 11025.51471875
transcript.pyannote[1443].end 11047.41846875
transcript.pyannote[1444].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1444].start 11047.67159375
transcript.pyannote[1444].end 11052.66659375
transcript.pyannote[1445].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1445].start 11053.17284375
transcript.pyannote[1445].end 11056.61534375
transcript.pyannote[1446].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1446].start 11057.15534375
transcript.pyannote[1446].end 11062.72409375
transcript.pyannote[1447].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1447].start 11063.14596875
transcript.pyannote[1447].end 11101.97534375
transcript.pyannote[1448].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1448].start 11101.97534375
transcript.pyannote[1448].end 11102.02596875
transcript.pyannote[1449].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1449].start 11102.36346875
transcript.pyannote[1449].end 11103.00471875
transcript.pyannote[1450].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1450].start 11104.11846875
transcript.pyannote[1450].end 11135.06721875
transcript.pyannote[1451].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1451].start 11135.06721875
transcript.pyannote[1451].end 11135.13471875
transcript.pyannote[1452].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1452].start 11135.13471875
transcript.pyannote[1452].end 11135.18534375
transcript.pyannote[1453].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1453].start 11135.18534375
transcript.pyannote[1453].end 11135.30346875
transcript.pyannote[1454].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1454].start 11135.30346875
transcript.pyannote[1454].end 11135.42159375
transcript.pyannote[1455].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1455].start 11135.42159375
transcript.pyannote[1455].end 11135.47221875
transcript.pyannote[1456].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1456].start 11135.47221875
transcript.pyannote[1456].end 11135.62409375
transcript.pyannote[1457].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1457].start 11135.62409375
transcript.pyannote[1457].end 11150.06909375
transcript.pyannote[1458].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1458].start 11150.11971875
transcript.pyannote[1458].end 11160.00846875
transcript.pyannote[1459].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1459].start 11160.34596875
transcript.pyannote[1459].end 11165.61096875
transcript.pyannote[1460].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1460].start 11165.91471875
transcript.pyannote[1460].end 11168.63159375
transcript.pyannote[1461].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1461].start 11168.81721875
transcript.pyannote[1461].end 11172.49596875
transcript.pyannote[1462].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1462].start 11172.66471875
transcript.pyannote[1462].end 11173.06971875
transcript.pyannote[1463].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1463].start 11173.60971875
transcript.pyannote[1463].end 11174.03159375
transcript.pyannote[1464].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1464].start 11174.03159375
transcript.pyannote[1464].end 11174.70659375
transcript.pyannote[1465].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1465].start 11174.70659375
transcript.pyannote[1465].end 11175.33096875
transcript.pyannote[1466].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1466].start 11174.84159375
transcript.pyannote[1466].end 11175.21284375
transcript.pyannote[1467].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1467].start 11175.33096875
transcript.pyannote[1467].end 11176.41096875
transcript.pyannote[1468].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1468].start 11176.49534375
transcript.pyannote[1468].end 11178.31784375
transcript.pyannote[1469].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1469].start 11178.90846875
transcript.pyannote[1469].end 11221.97346875
transcript.pyannote[1470].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1470].start 11202.19596875
transcript.pyannote[1470].end 11204.01846875
transcript.pyannote[1471].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1471].start 11208.94596875
transcript.pyannote[1471].end 11209.13159375
transcript.pyannote[1472].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1472].start 11221.97346875
transcript.pyannote[1472].end 11227.99784375
transcript.pyannote[1473].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1473].start 11226.98534375
transcript.pyannote[1473].end 11249.49659375
transcript.pyannote[1474].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1474].start 11249.29409375
transcript.pyannote[1474].end 11255.03159375
transcript.pyannote[1475].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1475].start 11255.03159375
transcript.pyannote[1475].end 11276.12534375
transcript.pyannote[1476].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1476].start 11274.89346875
transcript.pyannote[1476].end 11284.20846875
transcript.pyannote[1477].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1477].start 11285.32221875
transcript.pyannote[1477].end 11302.73721875
transcript.pyannote[1478].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1478].start 11302.73721875
transcript.pyannote[1478].end 11314.02659375
transcript.pyannote[1479].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1479].start 11314.02659375
transcript.pyannote[1479].end 11320.27034375
transcript.pyannote[1480].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1480].start 11320.32096875
transcript.pyannote[1480].end 11320.65846875
transcript.pyannote[1481].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1481].start 11320.65846875
transcript.pyannote[1481].end 11337.97221875
transcript.pyannote[1482].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1482].start 11331.05346875
transcript.pyannote[1482].end 11334.00659375
transcript.pyannote[1483].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1483].start 11337.97221875
transcript.pyannote[1483].end 11338.00596875
transcript.pyannote[1484].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1484].start 11338.00596875
transcript.pyannote[1484].end 11338.64721875
transcript.pyannote[1485].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1485].start 11338.10721875
transcript.pyannote[1485].end 11339.87909375
transcript.pyannote[1486].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1486].start 11340.21659375
transcript.pyannote[1486].end 11344.40159375
transcript.pyannote[1487].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1487].start 11345.85284375
transcript.pyannote[1487].end 11346.15659375
transcript.pyannote[1488].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1488].start 11346.15659375
transcript.pyannote[1488].end 11351.74221875
transcript.pyannote[1489].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1489].start 11352.02909375
transcript.pyannote[1489].end 11353.02471875
transcript.pyannote[1490].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1490].start 11352.97409375
transcript.pyannote[1490].end 11353.00784375
transcript.pyannote[1491].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1491].start 11353.02471875
transcript.pyannote[1491].end 11366.30534375
transcript.pyannote[1492].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1492].start 11366.77784375
transcript.pyannote[1492].end 11370.67596875
transcript.pyannote[1493].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1493].start 11367.80721875
transcript.pyannote[1493].end 11370.08534375
transcript.pyannote[1494].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1494].start 11370.54096875
transcript.pyannote[1494].end 11371.45221875
transcript.pyannote[1495].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1495].start 11372.07659375
transcript.pyannote[1495].end 11376.48096875
transcript.pyannote[1496].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1496].start 11377.35846875
transcript.pyannote[1496].end 11377.37534375
transcript.pyannote[1497].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1497].start 11377.37534375
transcript.pyannote[1497].end 11384.19284375
transcript.pyannote[1498].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1498].start 11384.78346875
transcript.pyannote[1498].end 11389.57596875
transcript.pyannote[1499].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1499].start 11390.55471875
transcript.pyannote[1499].end 11391.02721875
transcript.pyannote[1500].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1500].start 11391.14534375
transcript.pyannote[1500].end 11391.68534375
transcript.pyannote[1501].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1501].start 11393.40659375
transcript.pyannote[1501].end 11396.27534375
transcript.pyannote[1502].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1502].start 11396.54534375
transcript.pyannote[1502].end 11398.80659375
transcript.pyannote[1503].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1503].start 11400.54471875
transcript.pyannote[1503].end 11404.78034375
transcript.pyannote[1504].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1504].start 11405.77596875
transcript.pyannote[1504].end 11408.03721875
transcript.pyannote[1505].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1505].start 11408.03721875
transcript.pyannote[1505].end 11408.35784375
transcript.pyannote[1506].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1506].start 11408.72909375
transcript.pyannote[1506].end 11408.74596875
transcript.pyannote[1507].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1507].start 11408.74596875
transcript.pyannote[1507].end 11417.09909375
transcript.pyannote[1508].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1508].start 11415.90096875
transcript.pyannote[1508].end 11421.57096875
transcript.pyannote[1509].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1509].start 11423.61284375
transcript.pyannote[1509].end 11424.59159375
transcript.pyannote[1510].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1510].start 11425.36784375
transcript.pyannote[1510].end 11431.83096875
transcript.pyannote[1511].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1511].start 11431.22346875
transcript.pyannote[1511].end 11431.81409375
transcript.pyannote[1512].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1512].start 11431.83096875
transcript.pyannote[1512].end 11432.05034375
transcript.pyannote[1513].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1513].start 11432.05034375
transcript.pyannote[1513].end 11442.12471875
transcript.pyannote[1514].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1514].start 11442.93471875
transcript.pyannote[1514].end 11443.40721875
transcript.pyannote[1515].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1515].start 11443.60971875
transcript.pyannote[1515].end 11443.84596875
transcript.pyannote[1516].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1516].start 11444.01471875
transcript.pyannote[1516].end 11444.58846875
transcript.pyannote[1517].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1517].start 11444.85846875
transcript.pyannote[1517].end 11445.53346875
transcript.pyannote[1518].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1518].start 11446.00596875
transcript.pyannote[1518].end 11447.99721875
transcript.pyannote[1519].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1519].start 11448.46971875
transcript.pyannote[1519].end 11450.02221875
transcript.pyannote[1520].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1520].start 11453.97096875
transcript.pyannote[1520].end 11465.95221875
transcript.pyannote[1521].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1521].start 11465.95221875
transcript.pyannote[1521].end 11471.13284375
transcript.pyannote[1522].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1522].start 11468.29784375
transcript.pyannote[1522].end 11469.07409375
transcript.pyannote[1523].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1523].start 11470.42409375
transcript.pyannote[1523].end 11480.73471875
transcript.pyannote[1524].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1524].start 11480.73471875
transcript.pyannote[1524].end 11482.96221875
transcript.pyannote[1525].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1525].start 11482.96221875
transcript.pyannote[1525].end 11482.97909375
transcript.pyannote[1526].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1526].start 11482.97909375
transcript.pyannote[1526].end 11483.04659375
transcript.pyannote[1527].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1527].start 11483.19846875
transcript.pyannote[1527].end 11484.07596875
transcript.pyannote[1528].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1528].start 11483.65409375
transcript.pyannote[1528].end 11483.70471875
transcript.pyannote[1529].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1529].start 11483.70471875
transcript.pyannote[1529].end 11484.05909375
transcript.pyannote[1530].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1530].start 11484.07596875
transcript.pyannote[1530].end 11488.02471875
transcript.pyannote[1531].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1531].start 11488.54784375
transcript.pyannote[1531].end 11514.06284375
transcript.pyannote[1532].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1532].start 11512.62846875
transcript.pyannote[1532].end 11517.82596875
transcript.pyannote[1533].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1533].start 11517.84284375
transcript.pyannote[1533].end 11536.72596875
transcript.pyannote[1534].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1534].start 11536.72596875
transcript.pyannote[1534].end 11536.86096875
transcript.pyannote[1535].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1535].start 11536.86096875
transcript.pyannote[1535].end 11537.19846875
transcript.pyannote[1536].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1536].start 11536.89471875
transcript.pyannote[1536].end 11537.14784375
transcript.pyannote[1537].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1537].start 11537.19846875
transcript.pyannote[1537].end 11574.81284375
transcript.pyannote[1538].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1538].start 11571.80909375
transcript.pyannote[1538].end 11584.24596875
transcript.pyannote[1539].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1539].start 11584.80284375
transcript.pyannote[1539].end 11612.08971875
transcript.pyannote[1540].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1540].start 11611.49909375
transcript.pyannote[1540].end 11623.12596875
transcript.pyannote[1541].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1541].start 11614.62096875
transcript.pyannote[1541].end 11618.14784375
transcript.pyannote[1542].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1542].start 11623.12596875
transcript.pyannote[1542].end 11645.02971875
transcript.pyannote[1543].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[1543].start 11643.32534375
transcript.pyannote[1543].end 11644.18596875
transcript.pyannote[1544].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1544].start 11645.02971875
transcript.pyannote[1544].end 11666.96721875
transcript.pyannote[1545].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1545].start 11666.96721875
transcript.pyannote[1545].end 11667.30471875
transcript.pyannote[1546].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1546].start 11668.36784375
transcript.pyannote[1546].end 11670.08909375
transcript.pyannote[1547].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1547].start 11670.54471875
transcript.pyannote[1547].end 11677.81784375
transcript.pyannote[1548].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1548].start 11678.71221875
transcript.pyannote[1548].end 11679.26909375
transcript.pyannote[1549].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1549].start 11679.26909375
transcript.pyannote[1549].end 11679.31971875
transcript.pyannote[1550].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1550].start 11680.14659375
transcript.pyannote[1550].end 11681.76659375
transcript.pyannote[1551].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1551].start 11681.96909375
transcript.pyannote[1551].end 11684.06159375
transcript.pyannote[1552].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[1552].start 11684.33159375
transcript.pyannote[1552].end 11695.97534375
transcript.pyannote[1553].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1553].start 11695.97534375
transcript.pyannote[1553].end 11716.02284375
transcript.pyannote[1554].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1554].start 11716.02284375
transcript.pyannote[1554].end 11730.78846875
transcript.pyannote[1555].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1555].start 11731.10909375
transcript.pyannote[1555].end 11732.42534375
transcript.pyannote[1556].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1556].start 11732.94846875
transcript.pyannote[1556].end 11733.23534375
transcript.pyannote[1557].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1557].start 11733.40409375
transcript.pyannote[1557].end 11733.64034375
transcript.pyannote[1558].speaker SPEAKER_16
transcript.pyannote[1558].start 11733.64034375
transcript.pyannote[1558].end 11744.54159375
transcript.pyannote[1559].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1559].start 11738.29784375
transcript.pyannote[1559].end 11740.96409375
transcript.pyannote[1560].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1560].start 11740.96409375
transcript.pyannote[1560].end 11741.13284375
transcript.pyannote[1561].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1561].start 11741.13284375
transcript.pyannote[1561].end 11741.36909375
transcript.pyannote[1562].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1562].start 11745.28409375
transcript.pyannote[1562].end 11747.24159375
transcript.pyannote[1563].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1563].start 11747.73096875
transcript.pyannote[1563].end 11749.26659375
transcript.pyannote[1564].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1564].start 11749.72221875
transcript.pyannote[1564].end 11755.17284375
transcript.pyannote[1565].speaker SPEAKER_13
transcript.pyannote[1565].start 11757.90659375
transcript.pyannote[1565].end 11786.91471875
transcript.pyannote[1566].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1566].start 11787.31971875
transcript.pyannote[1566].end 11789.44596875
transcript.pyannote[1567].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1567].start 11795.18346875
transcript.pyannote[1567].end 11799.31784375
transcript.pyannote[1568].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1568].start 11799.60471875
transcript.pyannote[1568].end 11801.08971875
transcript.pyannote[1569].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1569].start 11801.86596875
transcript.pyannote[1569].end 11803.19909375
transcript.pyannote[1570].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1570].start 11803.55346875
transcript.pyannote[1570].end 11804.86971875
transcript.pyannote[1571].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1571].start 11805.35909375
transcript.pyannote[1571].end 11806.48971875
transcript.pyannote[1572].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1572].start 11806.81034375
transcript.pyannote[1572].end 11807.09721875
transcript.pyannote[1573].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1573].start 11807.35034375
transcript.pyannote[1573].end 11809.34159375
transcript.pyannote[1574].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1574].start 11810.35409375
transcript.pyannote[1574].end 11811.24846875
transcript.pyannote[1575].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1575].start 11811.77159375
transcript.pyannote[1575].end 11812.78409375
transcript.pyannote[1576].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1576].start 11813.44221875
transcript.pyannote[1576].end 11818.62284375
transcript.pyannote[1577].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1577].start 11821.06971875
transcript.pyannote[1577].end 11821.23846875
transcript.pyannote[1578].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1578].start 11821.23846875
transcript.pyannote[1578].end 11821.27221875
transcript.pyannote[1579].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1579].start 11821.81221875
transcript.pyannote[1579].end 11822.14971875
transcript.pyannote[1580].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1580].start 11822.14971875
transcript.pyannote[1580].end 11822.16659375
transcript.pyannote[1581].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1581].start 11822.16659375
transcript.pyannote[1581].end 11822.67284375
transcript.pyannote[1582].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1582].start 11823.61784375
transcript.pyannote[1582].end 11829.79409375
transcript.pyannote[1583].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1583].start 11830.26659375
transcript.pyannote[1583].end 11834.85659375
transcript.pyannote[1584].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1584].start 11836.32471875
transcript.pyannote[1584].end 11837.60721875
transcript.pyannote[1585].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1585].start 11837.60721875
transcript.pyannote[1585].end 11837.62409375
transcript.pyannote[1586].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[1586].start 11837.87721875
transcript.pyannote[1586].end 11844.13784375
transcript.pyannote[1587].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[1587].start 11844.44159375
transcript.pyannote[1587].end 11846.56784375
transcript.pyannote[1588].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[1588].start 11846.80409375
transcript.pyannote[1588].end 11850.12846875
transcript.pyannote[1589].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[1589].start 11851.32659375
transcript.pyannote[1589].end 11852.98034375
transcript.pyannote[1590].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[1590].start 11853.31784375
transcript.pyannote[1590].end 11853.79034375
transcript.pyannote[1591].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1591].start 11854.43159375
transcript.pyannote[1591].end 11855.64659375
transcript.pyannote[1592].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1592].start 11856.08534375
transcript.pyannote[1592].end 11856.47346875
transcript.pyannote[1593].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1593].start 11858.29596875
transcript.pyannote[1593].end 11864.38784375
transcript.pyannote[1594].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1594].start 11872.62284375
transcript.pyannote[1594].end 11876.95971875
transcript.pyannote[1595].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1595].start 11877.09471875
transcript.pyannote[1595].end 11877.85409375
transcript.pyannote[1596].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1596].start 11886.27471875
transcript.pyannote[1596].end 11898.86346875
transcript.pyannote[1597].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[1597].start 11886.39284375
transcript.pyannote[1597].end 11886.98346875
transcript.pyannote[1598].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1598].start 11899.16721875
transcript.pyannote[1598].end 11921.69534375
transcript.pyannote[1599].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1599].start 11921.91471875
transcript.pyannote[1599].end 11952.79596875
transcript.pyannote[1600].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1600].start 11953.28534375
transcript.pyannote[1600].end 11961.31784375
transcript.pyannote[1601].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1601].start 11962.27971875
transcript.pyannote[1601].end 11968.01721875
transcript.pyannote[1602].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1602].start 11967.42659375
transcript.pyannote[1602].end 11968.00034375
transcript.pyannote[1603].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1603].start 11968.64159375
transcript.pyannote[1603].end 11970.24471875
transcript.pyannote[1604].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1604].start 11970.61596875
transcript.pyannote[1604].end 12010.89659375
transcript.pyannote[1605].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1605].start 11972.97846875
transcript.pyannote[1605].end 11973.46784375
transcript.pyannote[1606].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1606].start 11977.95659375
transcript.pyannote[1606].end 11978.34471875
transcript.pyannote[1607].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1607].start 12010.82909375
transcript.pyannote[1607].end 12010.84596875
transcript.pyannote[1608].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1608].start 12010.87971875
transcript.pyannote[1608].end 12040.36034375
transcript.pyannote[1609].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1609].start 12040.10721875
transcript.pyannote[1609].end 12040.46159375
transcript.pyannote[1610].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1610].start 12040.46159375
transcript.pyannote[1610].end 12079.15596875
transcript.pyannote[1611].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1611].start 12079.62846875
transcript.pyannote[1611].end 12086.02409375
transcript.pyannote[1612].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1612].start 12086.53034375
transcript.pyannote[1612].end 12088.80846875
transcript.pyannote[1613].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1613].start 12087.52596875
transcript.pyannote[1613].end 12087.59346875
transcript.pyannote[1614].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1614].start 12088.80846875
transcript.pyannote[1614].end 12097.93784375
transcript.pyannote[1615].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1615].start 12098.08971875
transcript.pyannote[1615].end 12118.81221875
transcript.pyannote[1616].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1616].start 12118.64346875
transcript.pyannote[1616].end 12160.98284375
transcript.pyannote[1617].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1617].start 12121.52909375
transcript.pyannote[1617].end 12121.91721875
transcript.pyannote[1618].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1618].start 12123.73971875
transcript.pyannote[1618].end 12124.36409375
transcript.pyannote[1619].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[1619].start 12129.32534375
transcript.pyannote[1619].end 12130.01721875
transcript.pyannote[1620].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[1620].start 12138.06659375
transcript.pyannote[1620].end 12138.13409375
transcript.pyannote[1621].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[1621].start 12138.16784375
transcript.pyannote[1621].end 12138.42096875
transcript.pyannote[1622].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1622].start 12143.58471875
transcript.pyannote[1622].end 12144.58034375
transcript.pyannote[1623].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1623].start 12160.98284375
transcript.pyannote[1623].end 12161.16846875
transcript.pyannote[1624].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1624].start 12161.16846875
transcript.pyannote[1624].end 12164.56034375
transcript.pyannote[1625].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1625].start 12161.20221875
transcript.pyannote[1625].end 12161.28659375
transcript.pyannote[1626].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1626].start 12164.81346875
transcript.pyannote[1626].end 12199.96409375
transcript.pyannote[1627].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1627].start 12179.52846875
transcript.pyannote[1627].end 12179.66346875
transcript.pyannote[1628].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1628].start 12187.66221875
transcript.pyannote[1628].end 12188.10096875
transcript.pyannote[1629].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1629].start 12188.10096875
transcript.pyannote[1629].end 12188.11784375
transcript.pyannote[1630].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1630].start 12188.11784375
transcript.pyannote[1630].end 12188.18534375
transcript.pyannote[1631].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1631].start 12199.96409375
transcript.pyannote[1631].end 12242.08409375
transcript.pyannote[1632].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1632].start 12206.12346875
transcript.pyannote[1632].end 12206.59596875
transcript.pyannote[1633].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1633].start 12206.59596875
transcript.pyannote[1633].end 12206.61284375
transcript.pyannote[1634].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1634].start 12208.53659375
transcript.pyannote[1634].end 12209.19471875
transcript.pyannote[1635].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[1635].start 12223.69034375
transcript.pyannote[1635].end 12224.16284375
transcript.pyannote[1636].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[1636].start 12231.38534375
transcript.pyannote[1636].end 12231.79034375
transcript.pyannote[1637].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1637].start 12240.93659375
transcript.pyannote[1637].end 12272.69534375
transcript.pyannote[1638].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1638].start 12243.51846875
transcript.pyannote[1638].end 12244.85159375
transcript.pyannote[1639].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1639].start 12249.82971875
transcript.pyannote[1639].end 12250.42034375
transcript.pyannote[1640].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1640].start 12252.39471875
transcript.pyannote[1640].end 12253.03596875
transcript.pyannote[1641].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1641].start 12255.75284375
transcript.pyannote[1641].end 12256.25909375
transcript.pyannote[1642].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1642].start 12257.84534375
transcript.pyannote[1642].end 12259.19534375
transcript.pyannote[1643].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1643].start 12262.48596875
transcript.pyannote[1643].end 12262.80659375
transcript.pyannote[1644].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1644].start 12266.73846875
transcript.pyannote[1644].end 12266.97471875
transcript.pyannote[1645].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1645].start 12266.97471875
transcript.pyannote[1645].end 12267.16034375
transcript.pyannote[1646].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1646].start 12272.81346875
transcript.pyannote[1646].end 12278.58471875
transcript.pyannote[1647].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1647].start 12279.09096875
transcript.pyannote[1647].end 12282.56721875
transcript.pyannote[1648].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1648].start 12283.03971875
transcript.pyannote[1648].end 12285.03096875
transcript.pyannote[1649].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1649].start 12285.30096875
transcript.pyannote[1649].end 12287.08971875
transcript.pyannote[1650].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1650].start 12287.35971875
transcript.pyannote[1650].end 12298.42971875
transcript.pyannote[1651].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1651].start 12298.31159375
transcript.pyannote[1651].end 12298.32846875
transcript.pyannote[1652].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1652].start 12298.42971875
transcript.pyannote[1652].end 12298.51409375
transcript.pyannote[1653].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1653].start 12298.51409375
transcript.pyannote[1653].end 12319.38846875
transcript.pyannote[1654].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1654].start 12298.54784375
transcript.pyannote[1654].end 12298.76721875
transcript.pyannote[1655].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1655].start 12298.80096875
transcript.pyannote[1655].end 12298.83471875
transcript.pyannote[1656].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1656].start 12303.64409375
transcript.pyannote[1656].end 12304.31909375
transcript.pyannote[1657].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1657].start 12319.75971875
transcript.pyannote[1657].end 12356.00721875
transcript.pyannote[1658].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1658].start 12323.10096875
transcript.pyannote[1658].end 12323.52284375
transcript.pyannote[1659].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1659].start 12328.93971875
transcript.pyannote[1659].end 12329.02409375
transcript.pyannote[1660].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[1660].start 12329.02409375
transcript.pyannote[1660].end 12329.66534375
transcript.pyannote[1661].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[1661].start 12347.73846875
transcript.pyannote[1661].end 12347.82284375
transcript.pyannote[1662].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[1662].start 12355.41659375
transcript.pyannote[1662].end 12356.17596875
transcript.pyannote[1663].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1663].start 12356.12534375
transcript.pyannote[1663].end 12368.93346875
transcript.pyannote[1664].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1664].start 12365.96346875
transcript.pyannote[1664].end 12366.46971875
transcript.pyannote[1665].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1665].start 12368.93346875
transcript.pyannote[1665].end 12369.23721875
transcript.pyannote[1666].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1666].start 12369.15284375
transcript.pyannote[1666].end 12389.92596875
transcript.pyannote[1667].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1667].start 12388.45784375
transcript.pyannote[1667].end 12388.81221875
transcript.pyannote[1668].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1668].start 12390.80346875
transcript.pyannote[1668].end 12394.60034375
transcript.pyannote[1669].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1669].start 12394.41471875
transcript.pyannote[1669].end 12394.70159375
transcript.pyannote[1670].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1670].start 12394.63409375
transcript.pyannote[1670].end 12396.91221875
transcript.pyannote[1671].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1671].start 12396.70971875
transcript.pyannote[1671].end 12398.16096875
transcript.pyannote[1672].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1672].start 12399.46034375
transcript.pyannote[1672].end 12407.02034375
transcript.pyannote[1673].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1673].start 12407.02034375
transcript.pyannote[1673].end 12409.16346875
transcript.pyannote[1674].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1674].start 12409.51784375
transcript.pyannote[1674].end 12424.18221875
transcript.pyannote[1675].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[1675].start 12422.44409375
transcript.pyannote[1675].end 12422.46096875
transcript.pyannote[1676].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1676].start 12422.46096875
transcript.pyannote[1676].end 12422.86596875
transcript.pyannote[1677].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1677].start 12424.43534375
transcript.pyannote[1677].end 12437.86784375
transcript.pyannote[1678].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[1678].start 12425.59971875
transcript.pyannote[1678].end 12425.61659375
transcript.pyannote[1679].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1679].start 12425.61659375
transcript.pyannote[1679].end 12426.12284375
transcript.pyannote[1680].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1680].start 12429.12659375
transcript.pyannote[1680].end 12429.56534375
transcript.pyannote[1681].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1681].start 12438.01971875
transcript.pyannote[1681].end 12438.66096875
transcript.pyannote[1682].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1682].start 12438.44159375
transcript.pyannote[1682].end 12455.55284375
transcript.pyannote[1683].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1683].start 12442.54221875
transcript.pyannote[1683].end 12442.93034375
transcript.pyannote[1684].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1684].start 12443.75721875
transcript.pyannote[1684].end 12444.01034375
transcript.pyannote[1685].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1685].start 12453.47721875
transcript.pyannote[1685].end 12453.88221875
transcript.pyannote[1686].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1686].start 12456.17721875
transcript.pyannote[1686].end 12471.06096875
transcript.pyannote[1687].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1687].start 12464.12534375
transcript.pyannote[1687].end 12464.22659375
transcript.pyannote[1688].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1688].start 12464.22659375
transcript.pyannote[1688].end 12464.37846875
transcript.pyannote[1689].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1689].start 12464.37846875
transcript.pyannote[1689].end 12464.51346875
transcript.pyannote[1690].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1690].start 12464.51346875
transcript.pyannote[1690].end 12464.54721875
transcript.pyannote[1691].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1691].start 12470.68971875
transcript.pyannote[1691].end 12482.85659375
transcript.pyannote[1692].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1692].start 12482.70471875
transcript.pyannote[1692].end 12482.90721875
transcript.pyannote[1693].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1693].start 12482.90721875
transcript.pyannote[1693].end 12515.62784375
transcript.pyannote[1694].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1694].start 12482.92409375
transcript.pyannote[1694].end 12483.10971875
transcript.pyannote[1695].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[1695].start 12494.83784375
transcript.pyannote[1695].end 12494.92221875
transcript.pyannote[1696].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[1696].start 12494.92221875
transcript.pyannote[1696].end 12495.00659375
transcript.pyannote[1697].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1697].start 12495.00659375
transcript.pyannote[1697].end 12495.07409375
transcript.pyannote[1698].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[1698].start 12495.07409375
transcript.pyannote[1698].end 12495.41159375
transcript.pyannote[1699].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1699].start 12495.41159375
transcript.pyannote[1699].end 12495.42846875
transcript.pyannote[1700].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1700].start 12496.93034375
transcript.pyannote[1700].end 12496.94721875
transcript.pyannote[1701].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[1701].start 12496.94721875
transcript.pyannote[1701].end 12496.98096875
transcript.pyannote[1702].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1702].start 12496.98096875
transcript.pyannote[1702].end 12497.30159375
transcript.pyannote[1703].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1703].start 12502.38096875
transcript.pyannote[1703].end 12502.61721875
transcript.pyannote[1704].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[1704].start 12507.64596875
transcript.pyannote[1704].end 12507.66284375
transcript.pyannote[1705].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1705].start 12507.66284375
transcript.pyannote[1705].end 12508.08471875
transcript.pyannote[1706].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[1706].start 12508.08471875
transcript.pyannote[1706].end 12508.16909375
transcript.pyannote[1707].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1707].start 12508.16909375
transcript.pyannote[1707].end 12508.30409375
transcript.pyannote[1708].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1708].start 12509.21534375
transcript.pyannote[1708].end 12509.33346875
transcript.pyannote[1709].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[1709].start 12509.33346875
transcript.pyannote[1709].end 12509.90721875
transcript.pyannote[1710].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1710].start 12509.90721875
transcript.pyannote[1710].end 12509.94096875
transcript.pyannote[1711].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1711].start 12516.30284375
transcript.pyannote[1711].end 12528.72284375
transcript.pyannote[1712].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[1712].start 12521.58471875
transcript.pyannote[1712].end 12521.61846875
transcript.pyannote[1713].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1713].start 12521.61846875
transcript.pyannote[1713].end 12521.87159375
transcript.pyannote[1714].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[1714].start 12521.87159375
transcript.pyannote[1714].end 12522.00659375
transcript.pyannote[1715].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1715].start 12527.57534375
transcript.pyannote[1715].end 12529.38096875
transcript.pyannote[1716].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1716].start 12529.81971875
transcript.pyannote[1716].end 12531.13596875
transcript.pyannote[1717].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1717].start 12531.81096875
transcript.pyannote[1717].end 12557.15721875
transcript.pyannote[1718].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[1718].start 12554.87909375
transcript.pyannote[1718].end 12565.99971875
transcript.pyannote[1719].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1719].start 12559.84034375
transcript.pyannote[1719].end 12560.22846875
transcript.pyannote[1720].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1720].start 12565.49346875
transcript.pyannote[1720].end 12565.57784375
transcript.pyannote[1721].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1721].start 12566.20221875
transcript.pyannote[1721].end 12569.89784375
transcript.pyannote[1722].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[1722].start 12581.03534375
transcript.pyannote[1722].end 12583.61721875
transcript.pyannote[1723].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[1723].start 12583.92096875
transcript.pyannote[1723].end 12586.53659375
transcript.pyannote[1724].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1724].start 12586.84034375
transcript.pyannote[1724].end 12588.94971875
transcript.pyannote[1725].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1725].start 12599.86784375
transcript.pyannote[1725].end 12600.42471875
transcript.pyannote[1726].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1726].start 12601.04909375
transcript.pyannote[1726].end 12608.89596875
transcript.pyannote[1727].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1727].start 12610.71846875
transcript.pyannote[1727].end 12616.84409375
transcript.pyannote[1728].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1728].start 12617.87346875
transcript.pyannote[1728].end 12619.96596875
transcript.pyannote[1729].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1729].start 12619.96596875
transcript.pyannote[1729].end 12633.33096875
transcript.pyannote[1730].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1730].start 12633.55034375
transcript.pyannote[1730].end 12640.90784375
transcript.pyannote[1731].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1731].start 12641.31284375
transcript.pyannote[1731].end 12641.73471875
transcript.pyannote[1732].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1732].start 12641.51534375
transcript.pyannote[1732].end 12641.70096875
transcript.pyannote[1733].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1733].start 12641.73471875
transcript.pyannote[1733].end 12642.35909375
transcript.pyannote[1734].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1734].start 12642.29159375
transcript.pyannote[1734].end 12651.52221875
transcript.pyannote[1735].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1735].start 12651.72471875
transcript.pyannote[1735].end 12653.51346875
transcript.pyannote[1736].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1736].start 12653.85096875
transcript.pyannote[1736].end 12655.72409375
transcript.pyannote[1737].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1737].start 12656.06159375
transcript.pyannote[1737].end 12658.39034375
transcript.pyannote[1738].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1738].start 12658.55909375
transcript.pyannote[1738].end 12658.99784375
transcript.pyannote[1739].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1739].start 12659.11596875
transcript.pyannote[1739].end 12660.02721875
transcript.pyannote[1740].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1740].start 12660.31409375
transcript.pyannote[1740].end 12661.20846875
transcript.pyannote[1741].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1741].start 12661.81596875
transcript.pyannote[1741].end 12663.68909375
transcript.pyannote[1742].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1742].start 12664.19534375
transcript.pyannote[1742].end 12664.54971875
transcript.pyannote[1743].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1743].start 12665.12346875
transcript.pyannote[1743].end 12667.57034375
transcript.pyannote[1744].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1744].start 12668.92034375
transcript.pyannote[1744].end 12673.37534375
transcript.pyannote[1745].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1745].start 12673.62846875
transcript.pyannote[1745].end 12674.40471875
transcript.pyannote[1746].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1746].start 12674.67471875
transcript.pyannote[1746].end 12675.18096875
transcript.pyannote[1747].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1747].start 12675.73784375
transcript.pyannote[1747].end 12676.59846875
transcript.pyannote[1748].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1748].start 12676.93596875
transcript.pyannote[1748].end 12677.69534375
transcript.pyannote[1749].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1749].start 12678.38721875
transcript.pyannote[1749].end 12681.54284375
transcript.pyannote[1750].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1750].start 12682.38659375
transcript.pyannote[1750].end 12682.96034375
transcript.pyannote[1751].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1751].start 12683.21346875
transcript.pyannote[1751].end 12683.70284375
transcript.pyannote[1752].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1752].start 12683.97284375
transcript.pyannote[1752].end 12685.49159375
transcript.pyannote[1753].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1753].start 12686.50409375
transcript.pyannote[1753].end 12699.36284375
transcript.pyannote[1754].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1754].start 12700.37534375
transcript.pyannote[1754].end 12700.96596875
transcript.pyannote[1755].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1755].start 12700.96596875
transcript.pyannote[1755].end 12706.50096875
transcript.pyannote[1756].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1756].start 12707.85096875
transcript.pyannote[1756].end 12734.95221875
transcript.pyannote[1757].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1757].start 12722.95409375
transcript.pyannote[1757].end 12723.02159375
transcript.pyannote[1758].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[1758].start 12723.12284375
transcript.pyannote[1758].end 12723.19034375
transcript.pyannote[1759].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1759].start 12735.28971875
transcript.pyannote[1759].end 12739.05284375
transcript.pyannote[1760].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1760].start 12739.42409375
transcript.pyannote[1760].end 12739.86284375
transcript.pyannote[1761].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1761].start 12740.53784375
transcript.pyannote[1761].end 12741.75284375
transcript.pyannote[1762].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1762].start 12742.34346875
transcript.pyannote[1762].end 12743.77784375
transcript.pyannote[1763].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1763].start 12744.01409375
transcript.pyannote[1763].end 12748.82346875
transcript.pyannote[1764].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1764].start 12751.13534375
transcript.pyannote[1764].end 12752.70471875
transcript.pyannote[1765].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1765].start 12752.70471875
transcript.pyannote[1765].end 12752.75534375
transcript.pyannote[1766].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1766].start 12752.75534375
transcript.pyannote[1766].end 12753.26159375
transcript.pyannote[1767].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1767].start 12753.26159375
transcript.pyannote[1767].end 12756.99096875
transcript.pyannote[1768].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1768].start 12756.01221875
transcript.pyannote[1768].end 12757.22721875
transcript.pyannote[1769].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1769].start 12757.69971875
transcript.pyannote[1769].end 12760.92284375
transcript.pyannote[1770].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1770].start 12762.05346875
transcript.pyannote[1770].end 12764.39909375
transcript.pyannote[1771].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1771].start 12764.46659375
transcript.pyannote[1771].end 12767.40284375
transcript.pyannote[1772].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1772].start 12767.72346875
transcript.pyannote[1772].end 12777.10596875
transcript.pyannote[1773].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1773].start 12777.78096875
transcript.pyannote[1773].end 12780.66659375
transcript.pyannote[1774].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1774].start 12780.75096875
transcript.pyannote[1774].end 12782.23596875
transcript.pyannote[1775].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1775].start 12782.52284375
transcript.pyannote[1775].end 12783.34971875
transcript.pyannote[1776].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1776].start 12783.34971875
transcript.pyannote[1776].end 12783.36659375
transcript.pyannote[1777].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1777].start 12784.00784375
transcript.pyannote[1777].end 12785.03721875
transcript.pyannote[1778].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1778].start 12785.03721875
transcript.pyannote[1778].end 12796.96784375
transcript.pyannote[1779].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1779].start 12796.96784375
transcript.pyannote[1779].end 12797.62596875
transcript.pyannote[1780].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1780].start 12797.62596875
transcript.pyannote[1780].end 12797.71034375
transcript.pyannote[1781].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1781].start 12797.71034375
transcript.pyannote[1781].end 12797.92971875
transcript.pyannote[1782].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1782].start 12797.92971875
transcript.pyannote[1782].end 12797.94659375
transcript.pyannote[1783].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1783].start 12797.94659375
transcript.pyannote[1783].end 12799.46534375
transcript.pyannote[1784].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1784].start 12800.08971875
transcript.pyannote[1784].end 12817.55534375
transcript.pyannote[1785].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[1785].start 12813.04971875
transcript.pyannote[1785].end 12813.33659375
transcript.pyannote[1786].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1786].start 12818.29784375
transcript.pyannote[1786].end 12819.79971875
transcript.pyannote[1787].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1787].start 12820.42409375
transcript.pyannote[1787].end 12822.78659375
transcript.pyannote[1788].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1788].start 12822.83721875
transcript.pyannote[1788].end 12823.54596875
transcript.pyannote[1789].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1789].start 12824.01846875
transcript.pyannote[1789].end 12825.50346875
transcript.pyannote[1790].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1790].start 12825.89159375
transcript.pyannote[1790].end 12830.16096875
transcript.pyannote[1791].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1791].start 12830.43096875
transcript.pyannote[1791].end 12835.67909375
transcript.pyannote[1792].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1792].start 12835.71284375
transcript.pyannote[1792].end 12862.81409375
transcript.pyannote[1793].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1793].start 12862.98284375
transcript.pyannote[1793].end 12876.97221875
transcript.pyannote[1794].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1794].start 12876.97221875
transcript.pyannote[1794].end 12878.65971875
transcript.pyannote[1795].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1795].start 12878.65971875
transcript.pyannote[1795].end 12879.38534375
transcript.pyannote[1796].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1796].start 12879.38534375
transcript.pyannote[1796].end 12886.33784375
transcript.pyannote[1797].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1797].start 12885.07221875
transcript.pyannote[1797].end 12886.65846875
transcript.pyannote[1798].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1798].start 12886.99596875
transcript.pyannote[1798].end 12887.55284375
transcript.pyannote[1799].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1799].start 12887.92409375
transcript.pyannote[1799].end 12891.90659375
transcript.pyannote[1800].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1800].start 12892.07534375
transcript.pyannote[1800].end 12895.78784375
transcript.pyannote[1801].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1801].start 12895.99034375
transcript.pyannote[1801].end 12896.37846875
transcript.pyannote[1802].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1802].start 12896.80034375
transcript.pyannote[1802].end 12919.54784375
transcript.pyannote[1803].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1803].start 12920.02034375
transcript.pyannote[1803].end 12920.03721875
transcript.pyannote[1804].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1804].start 12920.03721875
transcript.pyannote[1804].end 12925.58909375
transcript.pyannote[1805].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1805].start 12925.58909375
transcript.pyannote[1805].end 12925.94346875
transcript.pyannote[1806].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1806].start 12925.94346875
transcript.pyannote[1806].end 12932.13659375
transcript.pyannote[1807].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1807].start 12932.59221875
transcript.pyannote[1807].end 12950.78346875
transcript.pyannote[1808].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1808].start 12951.35721875
transcript.pyannote[1808].end 12957.51659375
transcript.pyannote[1809].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1809].start 12958.59659375
transcript.pyannote[1809].end 12961.19534375
transcript.pyannote[1810].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1810].start 12961.71846875
transcript.pyannote[1810].end 12964.13159375
transcript.pyannote[1811].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1811].start 12964.85721875
transcript.pyannote[1811].end 12967.05096875
transcript.pyannote[1812].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[1812].start 12966.49409375
transcript.pyannote[1812].end 12967.20284375
transcript.pyannote[1813].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1813].start 12967.06784375
transcript.pyannote[1813].end 12975.52221875
transcript.pyannote[1814].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1814].start 12975.84284375
transcript.pyannote[1814].end 12976.39971875
transcript.pyannote[1815].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1815].start 12977.27721875
transcript.pyannote[1815].end 12984.78659375
transcript.pyannote[1816].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1816].start 12985.10721875
transcript.pyannote[1816].end 12988.61721875
transcript.pyannote[1817].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1817].start 12989.05596875
transcript.pyannote[1817].end 12992.36346875
transcript.pyannote[1818].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1818].start 12993.37596875
transcript.pyannote[1818].end 13009.35659375
transcript.pyannote[1819].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1819].start 13009.79534375
transcript.pyannote[1819].end 13012.15784375
transcript.pyannote[1820].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1820].start 13010.20034375
transcript.pyannote[1820].end 13010.77409375
transcript.pyannote[1821].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1821].start 13012.15784375
transcript.pyannote[1821].end 13012.37721875
transcript.pyannote[1822].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1822].start 13012.37721875
transcript.pyannote[1822].end 13013.81159375
transcript.pyannote[1823].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1823].start 13012.42784375
transcript.pyannote[1823].end 13012.54596875
transcript.pyannote[1824].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1824].start 13014.08159375
transcript.pyannote[1824].end 13014.90846875
transcript.pyannote[1825].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1825].start 13015.65096875
transcript.pyannote[1825].end 13029.48846875
transcript.pyannote[1826].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1826].start 13029.70784375
transcript.pyannote[1826].end 13035.64784375
transcript.pyannote[1827].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1827].start 13035.93471875
transcript.pyannote[1827].end 13038.36471875
transcript.pyannote[1828].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1828].start 13038.85409375
transcript.pyannote[1828].end 13048.00034375
transcript.pyannote[1829].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1829].start 13048.74284375
transcript.pyannote[1829].end 13052.52284375
transcript.pyannote[1830].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1830].start 13053.61971875
transcript.pyannote[1830].end 13054.54784375
transcript.pyannote[1831].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1831].start 13055.49284375
transcript.pyannote[1831].end 13057.43346875
transcript.pyannote[1832].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1832].start 13058.14221875
transcript.pyannote[1832].end 13087.90971875
transcript.pyannote[1833].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1833].start 13088.26409375
transcript.pyannote[1833].end 13088.28096875
transcript.pyannote[1834].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1834].start 13088.28096875
transcript.pyannote[1834].end 13092.28034375
transcript.pyannote[1835].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1835].start 13089.95159375
transcript.pyannote[1835].end 13090.23846875
transcript.pyannote[1836].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1836].start 13093.52909375
transcript.pyannote[1836].end 13096.44846875
transcript.pyannote[1837].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1837].start 13096.04346875
transcript.pyannote[1837].end 13098.11909375
transcript.pyannote[1838].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1838].start 13097.62971875
transcript.pyannote[1838].end 13114.08284375
transcript.pyannote[1839].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1839].start 13114.28534375
transcript.pyannote[1839].end 13114.80846875
transcript.pyannote[1840].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1840].start 13115.23034375
transcript.pyannote[1840].end 13117.06971875
transcript.pyannote[1841].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1841].start 13117.82909375
transcript.pyannote[1841].end 13119.83721875
transcript.pyannote[1842].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1842].start 13120.71471875
transcript.pyannote[1842].end 13123.60034375
transcript.pyannote[1843].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1843].start 13123.63409375
transcript.pyannote[1843].end 13126.45221875
transcript.pyannote[1844].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1844].start 13126.82346875
transcript.pyannote[1844].end 13127.51534375
transcript.pyannote[1845].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1845].start 13127.66721875
transcript.pyannote[1845].end 13130.19846875
transcript.pyannote[1846].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1846].start 13130.63721875
transcript.pyannote[1846].end 13134.83909375
transcript.pyannote[1847].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1847].start 13135.27784375
transcript.pyannote[1847].end 13137.64034375
transcript.pyannote[1848].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1848].start 13137.97784375
transcript.pyannote[1848].end 13147.90034375
transcript.pyannote[1849].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1849].start 13148.49096875
transcript.pyannote[1849].end 13154.27909375
transcript.pyannote[1850].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1850].start 13154.61659375
transcript.pyannote[1850].end 13155.42659375
transcript.pyannote[1851].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1851].start 13155.89909375
transcript.pyannote[1851].end 13157.75534375
transcript.pyannote[1852].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1852].start 13158.04221875
transcript.pyannote[1852].end 13158.27846875
transcript.pyannote[1853].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[1853].start 13159.18971875
transcript.pyannote[1853].end 13190.96534375
transcript.pyannote[1854].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1854].start 13190.96534375
transcript.pyannote[1854].end 13192.01159375
transcript.pyannote[1855].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1855].start 13192.68659375
transcript.pyannote[1855].end 13193.85096875
transcript.pyannote[1856].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1856].start 13195.33596875
transcript.pyannote[1856].end 13199.45346875
transcript.pyannote[1857].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1857].start 13199.52096875
transcript.pyannote[1857].end 13214.59034375
transcript.pyannote[1858].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1858].start 13214.99534375
transcript.pyannote[1858].end 13215.85596875
transcript.pyannote[1859].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1859].start 13216.26096875
transcript.pyannote[1859].end 13218.20159375
transcript.pyannote[1860].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1860].start 13218.79221875
transcript.pyannote[1860].end 13219.23096875
transcript.pyannote[1861].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1861].start 13219.70346875
transcript.pyannote[1861].end 13220.20971875
transcript.pyannote[1862].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1862].start 13220.64846875
transcript.pyannote[1862].end 13221.50909375
transcript.pyannote[1863].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1863].start 13221.89721875
transcript.pyannote[1863].end 13222.85909375
transcript.pyannote[1864].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1864].start 13223.11221875
transcript.pyannote[1864].end 13236.42659375
transcript.pyannote[1865].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1865].start 13237.08471875
transcript.pyannote[1865].end 13254.51659375
transcript.pyannote[1866].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1866].start 13254.70221875
transcript.pyannote[1866].end 13255.78221875
transcript.pyannote[1867].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1867].start 13256.06909375
transcript.pyannote[1867].end 13258.36409375
transcript.pyannote[1868].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1868].start 13258.70159375
transcript.pyannote[1868].end 13260.57471875
transcript.pyannote[1869].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1869].start 13261.14846875
transcript.pyannote[1869].end 13261.89096875
transcript.pyannote[1870].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1870].start 13262.31284375
transcript.pyannote[1870].end 13263.10596875
transcript.pyannote[1871].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1871].start 13263.35909375
transcript.pyannote[1871].end 13264.97909375
transcript.pyannote[1872].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1872].start 13265.46846875
transcript.pyannote[1872].end 13266.61596875
transcript.pyannote[1873].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1873].start 13269.23159375
transcript.pyannote[1873].end 13270.29471875
transcript.pyannote[1874].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1874].start 13270.58159375
transcript.pyannote[1874].end 13271.39159375
transcript.pyannote[1875].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1875].start 13273.09596875
transcript.pyannote[1875].end 13274.17596875
transcript.pyannote[1876].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1876].start 13274.56409375
transcript.pyannote[1876].end 13279.91346875
transcript.pyannote[1877].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1877].start 13280.79096875
transcript.pyannote[1877].end 13282.30971875
transcript.pyannote[1878].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1878].start 13283.10284375
transcript.pyannote[1878].end 13288.70534375
transcript.pyannote[1879].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1879].start 13289.65034375
transcript.pyannote[1879].end 13297.39596875
transcript.pyannote[1880].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1880].start 13297.76721875
transcript.pyannote[1880].end 13299.06659375
transcript.pyannote[1881].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1881].start 13299.47159375
transcript.pyannote[1881].end 13299.97784375
transcript.pyannote[1882].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1882].start 13300.33221875
transcript.pyannote[1882].end 13301.09159375
transcript.pyannote[1883].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1883].start 13301.14221875
transcript.pyannote[1883].end 13303.21784375
transcript.pyannote[1884].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1884].start 13303.26846875
transcript.pyannote[1884].end 13305.49596875
transcript.pyannote[1885].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1885].start 13305.85034375
transcript.pyannote[1885].end 13306.74471875
transcript.pyannote[1886].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1886].start 13307.55471875
transcript.pyannote[1886].end 13308.39846875
transcript.pyannote[1887].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1887].start 13308.92159375
transcript.pyannote[1887].end 13310.11971875
transcript.pyannote[1888].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1888].start 13310.94659375
transcript.pyannote[1888].end 13311.43596875
transcript.pyannote[1889].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1889].start 13311.87471875
transcript.pyannote[1889].end 13314.15284375
transcript.pyannote[1890].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1890].start 13314.54096875
transcript.pyannote[1890].end 13321.37534375
transcript.pyannote[1891].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1891].start 13321.98284375
transcript.pyannote[1891].end 13323.73784375
transcript.pyannote[1892].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1892].start 13323.75471875
transcript.pyannote[1892].end 13332.37784375
transcript.pyannote[1893].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1893].start 13332.81659375
transcript.pyannote[1893].end 13334.55471875
transcript.pyannote[1894].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1894].start 13334.97659375
transcript.pyannote[1894].end 13336.81596875
transcript.pyannote[1895].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1895].start 13337.18721875
transcript.pyannote[1895].end 13338.04784375
transcript.pyannote[1896].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1896].start 13339.38096875
transcript.pyannote[1896].end 13340.84909375
transcript.pyannote[1897].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1897].start 13341.74346875
transcript.pyannote[1897].end 13342.63784375
transcript.pyannote[1898].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1898].start 13342.87409375
transcript.pyannote[1898].end 13346.02971875
transcript.pyannote[1899].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1899].start 13346.11409375
transcript.pyannote[1899].end 13347.43034375
transcript.pyannote[1900].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1900].start 13348.08846875
transcript.pyannote[1900].end 13348.66221875
transcript.pyannote[1901].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1901].start 13348.96596875
transcript.pyannote[1901].end 13350.75471875
transcript.pyannote[1902].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1902].start 13351.02471875
transcript.pyannote[1902].end 13354.09596875
transcript.pyannote[1903].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1903].start 13354.78784375
transcript.pyannote[1903].end 13355.34471875
transcript.pyannote[1904].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1904].start 13355.88471875
transcript.pyannote[1904].end 13358.82096875
transcript.pyannote[1905].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1905].start 13359.54659375
transcript.pyannote[1905].end 13361.38596875
transcript.pyannote[1906].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1906].start 13361.67284375
transcript.pyannote[1906].end 13363.17471875
transcript.pyannote[1907].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1907].start 13363.47846875
transcript.pyannote[1907].end 13367.29221875
transcript.pyannote[1908].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1908].start 13367.78159375
transcript.pyannote[1908].end 13380.60659375
transcript.pyannote[1909].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1909].start 13381.38284375
transcript.pyannote[1909].end 13383.67784375
transcript.pyannote[1910].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1910].start 13386.00659375
transcript.pyannote[1910].end 13390.98471875
transcript.pyannote[1911].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1911].start 13391.25471875
transcript.pyannote[1911].end 13400.18159375
transcript.pyannote[1912].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1912].start 13401.12659375
transcript.pyannote[1912].end 13409.61471875
transcript.pyannote[1913].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1913].start 13405.14284375
transcript.pyannote[1913].end 13406.67846875
transcript.pyannote[1914].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[1914].start 13406.67846875
transcript.pyannote[1914].end 13406.69534375
transcript.pyannote[1915].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1915].start 13409.56409375
transcript.pyannote[1915].end 13412.16284375
transcript.pyannote[1916].speaker SPEAKER_36
transcript.pyannote[1916].start 13411.13346875
transcript.pyannote[1916].end 13416.11159375
transcript.pyannote[1917].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1917].start 13416.29721875
transcript.pyannote[1917].end 13424.12721875
transcript.pyannote[1918].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1918].start 13424.44784375
transcript.pyannote[1918].end 13427.01284375
transcript.pyannote[1919].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1919].start 13427.26596875
transcript.pyannote[1919].end 13428.56534375
transcript.pyannote[1920].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1920].start 13429.10534375
transcript.pyannote[1920].end 13430.55659375
transcript.pyannote[1921].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1921].start 13431.07971875
transcript.pyannote[1921].end 13431.72096875
transcript.pyannote[1922].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1922].start 13432.39596875
transcript.pyannote[1922].end 13433.20596875
transcript.pyannote[1923].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1923].start 13433.56034375
transcript.pyannote[1923].end 13435.58534375
transcript.pyannote[1924].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1924].start 13435.87221875
transcript.pyannote[1924].end 13438.72409375
transcript.pyannote[1925].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1925].start 13438.97721875
transcript.pyannote[1925].end 13444.61346875
transcript.pyannote[1926].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1926].start 13445.05221875
transcript.pyannote[1926].end 13450.85721875
transcript.pyannote[1927].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1927].start 13451.07659375
transcript.pyannote[1927].end 13458.55221875
transcript.pyannote[1928].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1928].start 13459.15971875
transcript.pyannote[1928].end 13460.40846875
transcript.pyannote[1929].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1929].start 13460.61096875
transcript.pyannote[1929].end 13466.04471875
transcript.pyannote[1930].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1930].start 13466.39909375
transcript.pyannote[1930].end 13475.19096875
transcript.pyannote[1931].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1931].start 13475.37659375
transcript.pyannote[1931].end 13476.11909375
transcript.pyannote[1932].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1932].start 13477.60409375
transcript.pyannote[1932].end 13478.75159375
transcript.pyannote[1933].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1933].start 13479.40971875
transcript.pyannote[1933].end 13481.80596875
transcript.pyannote[1934].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1934].start 13482.07596875
transcript.pyannote[1934].end 13482.83534375
transcript.pyannote[1935].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1935].start 13483.32471875
transcript.pyannote[1935].end 13487.37471875
transcript.pyannote[1936].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1936].start 13488.91034375
transcript.pyannote[1936].end 13489.02846875
transcript.pyannote[1937].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1937].start 13489.02846875
transcript.pyannote[1937].end 13489.33221875
transcript.pyannote[1938].speaker SPEAKER_10
transcript.pyannote[1938].start 13489.33221875
transcript.pyannote[1938].end 13489.55159375
transcript.pyannote[1939].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1939].start 13489.55159375
transcript.pyannote[1939].end 13489.63596875
transcript.pyannote[1940].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1940].start 13489.72034375
transcript.pyannote[1940].end 13491.64409375
transcript.pyannote[1941].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1941].start 13492.20096875
transcript.pyannote[1941].end 13497.82034375
transcript.pyannote[1942].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1942].start 13511.10096875
transcript.pyannote[1942].end 13514.13846875
transcript.pyannote[1943].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[1943].start 13514.40846875
transcript.pyannote[1943].end 13515.42096875
transcript.pyannote[1944].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[1944].start 13523.31846875
transcript.pyannote[1944].end 13523.95971875
transcript.pyannote[1945].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1945].start 13524.09471875
transcript.pyannote[1945].end 13544.66534375
transcript.pyannote[1946].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1946].start 13545.32346875
transcript.pyannote[1946].end 13556.03909375
transcript.pyannote[1947].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1947].start 13556.27534375
transcript.pyannote[1947].end 13560.19034375
transcript.pyannote[1948].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1948].start 13560.69659375
transcript.pyannote[1948].end 13561.42221875
transcript.pyannote[1949].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1949].start 13561.91159375
transcript.pyannote[1949].end 13564.98284375
transcript.pyannote[1950].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1950].start 13565.87721875
transcript.pyannote[1950].end 13576.08659375
transcript.pyannote[1951].speaker SPEAKER_32
transcript.pyannote[1951].start 13568.02034375
transcript.pyannote[1951].end 13568.37471875
transcript.pyannote[1952].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1952].start 13576.45784375
transcript.pyannote[1952].end 13595.61096875
transcript.pyannote[1953].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1953].start 13596.28596875
transcript.pyannote[1953].end 13602.63096875
transcript.pyannote[1954].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1954].start 13603.96409375
transcript.pyannote[1954].end 13606.73159375
transcript.pyannote[1955].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1955].start 13606.88346875
transcript.pyannote[1955].end 13619.99534375
transcript.pyannote[1956].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1956].start 13620.36659375
transcript.pyannote[1956].end 13626.27284375
transcript.pyannote[1957].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1957].start 13627.25159375
transcript.pyannote[1957].end 13630.76159375
transcript.pyannote[1958].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1958].start 13631.90909375
transcript.pyannote[1958].end 13634.55846875
transcript.pyannote[1959].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1959].start 13635.19971875
transcript.pyannote[1959].end 13639.57034375
transcript.pyannote[1960].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1960].start 13639.95846875
transcript.pyannote[1960].end 13646.32034375
transcript.pyannote[1961].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[1961].start 13646.92784375
transcript.pyannote[1961].end 13647.26534375
transcript.pyannote[1962].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1962].start 13647.26534375
transcript.pyannote[1962].end 13652.05784375
transcript.pyannote[1963].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1963].start 13652.27721875
transcript.pyannote[1963].end 13658.11596875
transcript.pyannote[1964].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1964].start 13658.74034375
transcript.pyannote[1964].end 13661.55846875
transcript.pyannote[1965].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1965].start 13662.33471875
transcript.pyannote[1965].end 13663.88721875
transcript.pyannote[1966].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1966].start 13665.42284375
transcript.pyannote[1966].end 13667.58284375
transcript.pyannote[1967].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1967].start 13669.60784375
transcript.pyannote[1967].end 13670.99159375
transcript.pyannote[1968].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1968].start 13671.54846875
transcript.pyannote[1968].end 13672.17284375
transcript.pyannote[1969].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1969].start 13672.18971875
transcript.pyannote[1969].end 13672.57784375
transcript.pyannote[1970].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1970].start 13673.23596875
transcript.pyannote[1970].end 13680.59346875
transcript.pyannote[1971].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1971].start 13681.09971875
transcript.pyannote[1971].end 13696.75971875
transcript.pyannote[1972].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1972].start 13695.89909375
transcript.pyannote[1972].end 13699.03784375
transcript.pyannote[1973].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1973].start 13699.24034375
transcript.pyannote[1973].end 13704.10034375
transcript.pyannote[1974].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1974].start 13704.64034375
transcript.pyannote[1974].end 13708.31909375
transcript.pyannote[1975].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1975].start 13709.14596875
transcript.pyannote[1975].end 13714.36034375
transcript.pyannote[1976].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1976].start 13715.71034375
transcript.pyannote[1976].end 13719.22034375
transcript.pyannote[1977].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1977].start 13719.47346875
transcript.pyannote[1977].end 13721.46471875
transcript.pyannote[1978].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1978].start 13720.14846875
transcript.pyannote[1978].end 13722.00471875
transcript.pyannote[1979].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1979].start 13721.98784375
transcript.pyannote[1979].end 13723.35471875
transcript.pyannote[1980].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1980].start 13723.67534375
transcript.pyannote[1980].end 13724.70471875
transcript.pyannote[1981].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1981].start 13725.16034375
transcript.pyannote[1981].end 13725.59909375
transcript.pyannote[1982].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1982].start 13725.21096875
transcript.pyannote[1982].end 13727.43846875
transcript.pyannote[1983].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1983].start 13728.56909375
transcript.pyannote[1983].end 13730.03721875
transcript.pyannote[1984].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1984].start 13730.30721875
transcript.pyannote[1984].end 13734.77909375
transcript.pyannote[1985].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1985].start 13734.52596875
transcript.pyannote[1985].end 13739.33534375
transcript.pyannote[1986].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1986].start 13735.47096875
transcript.pyannote[1986].end 13736.31471875
transcript.pyannote[1987].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1987].start 13739.68971875
transcript.pyannote[1987].end 13740.46596875
transcript.pyannote[1988].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1988].start 13740.55034375
transcript.pyannote[1988].end 13747.18221875
transcript.pyannote[1989].speaker SPEAKER_20
transcript.pyannote[1989].start 13749.47721875
transcript.pyannote[1989].end 13749.89909375
transcript.pyannote[1990].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1990].start 13749.89909375
transcript.pyannote[1990].end 13754.60721875
transcript.pyannote[1991].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1991].start 13756.53096875
transcript.pyannote[1991].end 13760.74971875
transcript.pyannote[1992].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1992].start 13760.14221875
transcript.pyannote[1992].end 13766.79096875
transcript.pyannote[1993].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1993].start 13765.74471875
transcript.pyannote[1993].end 13767.60096875
transcript.pyannote[1994].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1994].start 13767.26346875
transcript.pyannote[1994].end 13769.27159375
transcript.pyannote[1995].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1995].start 13768.30971875
transcript.pyannote[1995].end 13771.56659375
transcript.pyannote[1996].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1996].start 13771.54971875
transcript.pyannote[1996].end 13777.65846875
transcript.pyannote[1997].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[1997].start 13776.46034375
transcript.pyannote[1997].end 13781.52284375
transcript.pyannote[1998].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1998].start 13780.37534375
transcript.pyannote[1998].end 13783.73346875
transcript.pyannote[1999].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[1999].start 13784.50971875
transcript.pyannote[1999].end 13788.57659375
transcript.pyannote[2000].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2000].start 13789.21784375
transcript.pyannote[2000].end 13795.24221875
transcript.pyannote[2001].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2001].start 13796.40659375
transcript.pyannote[2001].end 13804.42221875
transcript.pyannote[2002].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2002].start 13804.79346875
transcript.pyannote[2002].end 13806.81846875
transcript.pyannote[2003].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2003].start 13807.96596875
transcript.pyannote[2003].end 13810.14284375
transcript.pyannote[2004].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2004].start 13811.03721875
transcript.pyannote[2004].end 13812.89346875
transcript.pyannote[2005].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2005].start 13813.75409375
transcript.pyannote[2005].end 13824.06471875
transcript.pyannote[2006].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2006].start 13824.35159375
transcript.pyannote[2006].end 13828.58721875
transcript.pyannote[2007].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2007].start 13830.15659375
transcript.pyannote[2007].end 13835.91096875
transcript.pyannote[2008].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2008].start 13836.70409375
transcript.pyannote[2008].end 13838.45909375
transcript.pyannote[2009].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2009].start 13839.06659375
transcript.pyannote[2009].end 13856.46471875
transcript.pyannote[2010].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2010].start 13858.01721875
transcript.pyannote[2010].end 13861.40909375
transcript.pyannote[2011].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2011].start 13861.89846875
transcript.pyannote[2011].end 13865.02034375
transcript.pyannote[2012].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2012].start 13865.74596875
transcript.pyannote[2012].end 13866.79221875
transcript.pyannote[2013].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2013].start 13868.09159375
transcript.pyannote[2013].end 13872.59721875
transcript.pyannote[2014].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2014].start 13873.20471875
transcript.pyannote[2014].end 13875.02721875
transcript.pyannote[2015].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2015].start 13875.12846875
transcript.pyannote[2015].end 13877.60909375
transcript.pyannote[2016].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2016].start 13878.03096875
transcript.pyannote[2016].end 13884.56159375
transcript.pyannote[2017].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2017].start 13885.59096875
transcript.pyannote[2017].end 13889.86034375
transcript.pyannote[2018].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2018].start 13890.18096875
transcript.pyannote[2018].end 13891.73346875
transcript.pyannote[2019].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2019].start 13892.07096875
transcript.pyannote[2019].end 13898.90534375
transcript.pyannote[2020].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2020].start 13899.66471875
transcript.pyannote[2020].end 13902.78659375
transcript.pyannote[2021].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2021].start 13903.10721875
transcript.pyannote[2021].end 13904.06909375
transcript.pyannote[2022].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2022].start 13904.64284375
transcript.pyannote[2022].end 13915.44284375
transcript.pyannote[2023].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2023].start 13915.96596875
transcript.pyannote[2023].end 13921.87221875
transcript.pyannote[2024].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2024].start 13923.05346875
transcript.pyannote[2024].end 13926.29346875
transcript.pyannote[2025].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2025].start 13926.95159375
transcript.pyannote[2025].end 13937.17784375
transcript.pyannote[2026].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2026].start 13937.92034375
transcript.pyannote[2026].end 13939.13534375
transcript.pyannote[2027].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2027].start 13940.28284375
transcript.pyannote[2027].end 13941.70034375
transcript.pyannote[2028].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2028].start 13941.91971875
transcript.pyannote[2028].end 13943.86034375
transcript.pyannote[2029].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2029].start 13944.33284375
transcript.pyannote[2029].end 13946.44221875
transcript.pyannote[2030].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2030].start 13947.11721875
transcript.pyannote[2030].end 13948.83846875
transcript.pyannote[2031].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2031].start 13950.20534375
transcript.pyannote[2031].end 13952.31471875
transcript.pyannote[2032].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2032].start 13952.85471875
transcript.pyannote[2032].end 13954.10346875
transcript.pyannote[2033].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2033].start 13954.74471875
transcript.pyannote[2033].end 13959.84096875
transcript.pyannote[2034].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2034].start 13960.98846875
transcript.pyannote[2034].end 13967.99159375
transcript.pyannote[2035].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2035].start 13968.10971875
transcript.pyannote[2035].end 13977.74534375
transcript.pyannote[2036].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2036].start 13979.34846875
transcript.pyannote[2036].end 13985.67659375
transcript.pyannote[2037].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2037].start 13986.45284375
transcript.pyannote[2037].end 13993.96221875
transcript.pyannote[2038].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2038].start 13994.94096875
transcript.pyannote[2038].end 13998.55221875
transcript.pyannote[2039].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2039].start 13999.09221875
transcript.pyannote[2039].end 14011.36034375
transcript.pyannote[2040].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2040].start 14011.98471875
transcript.pyannote[2040].end 14013.01409375
transcript.pyannote[2041].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2041].start 14013.28409375
transcript.pyannote[2041].end 14017.85721875
transcript.pyannote[2042].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2042].start 14018.09346875
transcript.pyannote[2042].end 14023.91534375
transcript.pyannote[2043].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2043].start 14024.75909375
transcript.pyannote[2043].end 14031.54284375
transcript.pyannote[2044].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2044].start 14031.86346875
transcript.pyannote[2044].end 14034.68159375
transcript.pyannote[2045].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2045].start 14035.45784375
transcript.pyannote[2045].end 14041.63409375
transcript.pyannote[2046].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2046].start 14042.15721875
transcript.pyannote[2046].end 14050.08846875
transcript.pyannote[2047].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2047].start 14050.40909375
transcript.pyannote[2047].end 14052.07971875
transcript.pyannote[2048].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2048].start 14052.67034375
transcript.pyannote[2048].end 14059.28534375
transcript.pyannote[2049].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2049].start 14060.21346875
transcript.pyannote[2049].end 14062.60971875
transcript.pyannote[2050].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2050].start 14063.13284375
transcript.pyannote[2050].end 14065.64721875
transcript.pyannote[2051].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2051].start 14066.25471875
transcript.pyannote[2051].end 14067.62159375
transcript.pyannote[2052].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2052].start 14067.77346875
transcript.pyannote[2052].end 14070.03471875
transcript.pyannote[2053].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2053].start 14070.32159375
transcript.pyannote[2053].end 14072.34659375
transcript.pyannote[2054].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2054].start 14072.75159375
transcript.pyannote[2054].end 14074.59096875
transcript.pyannote[2055].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2055].start 14075.28284375
transcript.pyannote[2055].end 14076.51471875
transcript.pyannote[2056].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2056].start 14077.61159375
transcript.pyannote[2056].end 14081.76284375
transcript.pyannote[2057].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2057].start 14082.91034375
transcript.pyannote[2057].end 14084.63159375
transcript.pyannote[2058].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2058].start 14085.20534375
transcript.pyannote[2058].end 14102.13096875
transcript.pyannote[2059].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2059].start 14102.85659375
transcript.pyannote[2059].end 14104.59471875
transcript.pyannote[2060].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2060].start 14105.38784375
transcript.pyannote[2060].end 14107.02471875
transcript.pyannote[2061].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2061].start 14107.19346875
transcript.pyannote[2061].end 14114.41596875
transcript.pyannote[2062].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2062].start 14115.68159375
transcript.pyannote[2062].end 14119.68096875
transcript.pyannote[2063].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2063].start 14120.03534375
transcript.pyannote[2063].end 14122.09409375
transcript.pyannote[2064].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2064].start 14122.43159375
transcript.pyannote[2064].end 14123.14034375
transcript.pyannote[2065].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2065].start 14123.64659375
transcript.pyannote[2065].end 14124.25409375
transcript.pyannote[2066].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2066].start 14125.33409375
transcript.pyannote[2066].end 14127.03846875
transcript.pyannote[2067].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2067].start 14127.29159375
transcript.pyannote[2067].end 14129.31659375
transcript.pyannote[2068].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2068].start 14129.73846875
transcript.pyannote[2068].end 14135.91471875
transcript.pyannote[2069].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2069].start 14137.26471875
transcript.pyannote[2069].end 14138.00721875
transcript.pyannote[2070].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2070].start 14139.12096875
transcript.pyannote[2070].end 14140.11659375
transcript.pyannote[2071].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2071].start 14141.71971875
transcript.pyannote[2071].end 14143.30596875
transcript.pyannote[2072].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2072].start 14143.55909375
transcript.pyannote[2072].end 14150.24159375
transcript.pyannote[2073].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2073].start 14150.96721875
transcript.pyannote[2073].end 14151.82784375
transcript.pyannote[2074].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2074].start 14155.60784375
transcript.pyannote[2074].end 14181.20721875
transcript.pyannote[2075].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2075].start 14181.81471875
transcript.pyannote[2075].end 14184.48096875
transcript.pyannote[2076].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2076].start 14185.67909375
transcript.pyannote[2076].end 14188.81784375
transcript.pyannote[2077].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2077].start 14190.13409375
transcript.pyannote[2077].end 14190.58971875
transcript.pyannote[2078].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2078].start 14192.51346875
transcript.pyannote[2078].end 14195.21346875
transcript.pyannote[2079].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2079].start 14197.50846875
transcript.pyannote[2079].end 14201.69346875
transcript.pyannote[2080].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2080].start 14201.57534375
transcript.pyannote[2080].end 14204.15721875
transcript.pyannote[2081].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2081].start 14204.41034375
transcript.pyannote[2081].end 14212.10534375
transcript.pyannote[2082].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2082].start 14212.05471875
transcript.pyannote[2082].end 14212.07159375
transcript.pyannote[2083].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2083].start 14212.08846875
transcript.pyannote[2083].end 14214.09659375
transcript.pyannote[2084].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2084].start 14214.63659375
transcript.pyannote[2084].end 14218.24784375
transcript.pyannote[2085].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2085].start 14214.75471875
transcript.pyannote[2085].end 14215.17659375
transcript.pyannote[2086].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2086].start 14218.16346875
transcript.pyannote[2086].end 14219.34471875
transcript.pyannote[2087].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2087].start 14219.34471875
transcript.pyannote[2087].end 14220.30659375
transcript.pyannote[2088].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2088].start 14221.28534375
transcript.pyannote[2088].end 14223.02346875
transcript.pyannote[2089].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2089].start 14223.71534375
transcript.pyannote[2089].end 14225.11596875
transcript.pyannote[2090].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2090].start 14226.19596875
transcript.pyannote[2090].end 14228.64284375
transcript.pyannote[2091].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2091].start 14228.92971875
transcript.pyannote[2091].end 14235.37596875
transcript.pyannote[2092].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2092].start 14235.27471875
transcript.pyannote[2092].end 14237.63721875
transcript.pyannote[2093].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2093].start 14237.45159375
transcript.pyannote[2093].end 14240.86034375
transcript.pyannote[2094].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2094].start 14242.73346875
transcript.pyannote[2094].end 14243.40846875
transcript.pyannote[2095].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2095].start 14243.56034375
transcript.pyannote[2095].end 14246.83409375
transcript.pyannote[2096].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2096].start 14246.39534375
transcript.pyannote[2096].end 14248.62284375
transcript.pyannote[2097].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2097].start 14249.29784375
transcript.pyannote[2097].end 14249.38221875
transcript.pyannote[2098].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2098].start 14249.46659375
transcript.pyannote[2098].end 14254.02284375
transcript.pyannote[2099].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2099].start 14254.02284375
transcript.pyannote[2099].end 14256.03096875
transcript.pyannote[2100].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2100].start 14256.03096875
transcript.pyannote[2100].end 14256.55409375
transcript.pyannote[2101].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2101].start 14256.55409375
transcript.pyannote[2101].end 14256.58784375
transcript.pyannote[2102].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2102].start 14256.97596875
transcript.pyannote[2102].end 14259.20346875
transcript.pyannote[2103].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2103].start 14259.42284375
transcript.pyannote[2103].end 14264.18159375
transcript.pyannote[2104].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2104].start 14260.73909375
transcript.pyannote[2104].end 14261.61659375
transcript.pyannote[2105].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[2105].start 14261.61659375
transcript.pyannote[2105].end 14261.65034375
transcript.pyannote[2106].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2106].start 14261.65034375
transcript.pyannote[2106].end 14261.66721875
transcript.pyannote[2107].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2107].start 14263.42221875
transcript.pyannote[2107].end 14268.04596875
transcript.pyannote[2108].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2108].start 14268.04596875
transcript.pyannote[2108].end 14268.41721875
transcript.pyannote[2109].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2109].start 14268.90659375
transcript.pyannote[2109].end 14275.75784375
transcript.pyannote[2110].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2110].start 14275.40346875
transcript.pyannote[2110].end 14281.34346875
transcript.pyannote[2111].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2111].start 14281.54596875
transcript.pyannote[2111].end 14282.18721875
transcript.pyannote[2112].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2112].start 14283.65534375
transcript.pyannote[2112].end 14288.05971875
transcript.pyannote[2113].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2113].start 14288.68409375
transcript.pyannote[2113].end 14288.97096875
transcript.pyannote[2114].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2114].start 14289.30846875
transcript.pyannote[2114].end 14290.72596875
transcript.pyannote[2115].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2115].start 14291.35034375
transcript.pyannote[2115].end 14293.27409375
transcript.pyannote[2116].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2116].start 14293.74659375
transcript.pyannote[2116].end 14299.38284375
transcript.pyannote[2117].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2117].start 14299.38284375
transcript.pyannote[2117].end 14309.13659375
transcript.pyannote[2118].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[2118].start 14304.14159375
transcript.pyannote[2118].end 14304.71534375
transcript.pyannote[2119].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2119].start 14310.21659375
transcript.pyannote[2119].end 14319.63284375
transcript.pyannote[2120].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2120].start 14319.88596875
transcript.pyannote[2120].end 14368.43534375
transcript.pyannote[2121].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2121].start 14369.29596875
transcript.pyannote[2121].end 14401.96596875
transcript.pyannote[2122].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2122].start 14403.16409375
transcript.pyannote[2122].end 14405.29034375
transcript.pyannote[2123].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2123].start 14407.06221875
transcript.pyannote[2123].end 14409.57659375
transcript.pyannote[2124].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2124].start 14410.48784375
transcript.pyannote[2124].end 14411.19659375
transcript.pyannote[2125].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2125].start 14411.65221875
transcript.pyannote[2125].end 14421.43971875
transcript.pyannote[2126].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2126].start 14421.99659375
transcript.pyannote[2126].end 14429.91096875
transcript.pyannote[2127].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2127].start 14430.99096875
transcript.pyannote[2127].end 14436.05346875
transcript.pyannote[2128].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2128].start 14437.23471875
transcript.pyannote[2128].end 14441.70659375
transcript.pyannote[2129].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2129].start 14442.09471875
transcript.pyannote[2129].end 14444.60909375
transcript.pyannote[2130].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2130].start 14445.03096875
transcript.pyannote[2130].end 14446.33034375
transcript.pyannote[2131].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2131].start 14448.20346875
transcript.pyannote[2131].end 14453.87346875
transcript.pyannote[2132].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2132].start 14454.46409375
transcript.pyannote[2132].end 14458.66596875
transcript.pyannote[2133].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2133].start 14459.00346875
transcript.pyannote[2133].end 14463.30659375
transcript.pyannote[2134].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2134].start 14463.45846875
transcript.pyannote[2134].end 14469.17909375
transcript.pyannote[2135].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2135].start 14469.17909375
transcript.pyannote[2135].end 14469.70221875
transcript.pyannote[2136].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2136].start 14469.70221875
transcript.pyannote[2136].end 14469.98909375
transcript.pyannote[2137].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2137].start 14470.30971875
transcript.pyannote[2137].end 14473.76909375
transcript.pyannote[2138].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2138].start 14473.76909375
transcript.pyannote[2138].end 14478.81471875
transcript.pyannote[2139].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2139].start 14475.79409375
transcript.pyannote[2139].end 14476.62096875
transcript.pyannote[2140].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2140].start 14478.25784375
transcript.pyannote[2140].end 14480.87346875
transcript.pyannote[2141].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2141].start 14480.85659375
transcript.pyannote[2141].end 14487.28596875
transcript.pyannote[2142].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2142].start 14485.76721875
transcript.pyannote[2142].end 14489.15909375
transcript.pyannote[2143].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2143].start 14488.06221875
transcript.pyannote[2143].end 14489.49659375
transcript.pyannote[2144].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2144].start 14489.74971875
transcript.pyannote[2144].end 14497.69784375
transcript.pyannote[2145].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2145].start 14498.49096875
transcript.pyannote[2145].end 14499.48659375
transcript.pyannote[2146].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2146].start 14500.04346875
transcript.pyannote[2146].end 14503.03034375
transcript.pyannote[2147].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2147].start 14503.41846875
transcript.pyannote[2147].end 14506.59096875
transcript.pyannote[2148].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2148].start 14508.53159375
transcript.pyannote[2148].end 14510.64096875
transcript.pyannote[2149].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2149].start 14508.56534375
transcript.pyannote[2149].end 14508.81846875
transcript.pyannote[2150].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2150].start 14510.65784375
transcript.pyannote[2150].end 14513.45909375
transcript.pyannote[2151].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2151].start 14512.80096875
transcript.pyannote[2151].end 14515.77096875
transcript.pyannote[2152].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2152].start 14517.23909375
transcript.pyannote[2152].end 14518.55534375
transcript.pyannote[2153].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2153].start 14520.09096875
transcript.pyannote[2153].end 14521.30596875
transcript.pyannote[2154].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2154].start 14522.04846875
transcript.pyannote[2154].end 14523.68534375
transcript.pyannote[2155].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2155].start 14525.06909375
transcript.pyannote[2155].end 14529.49034375
transcript.pyannote[2156].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2156].start 14529.76034375
transcript.pyannote[2156].end 14534.09721875
transcript.pyannote[2157].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2157].start 14529.84471875
transcript.pyannote[2157].end 14530.43534375
transcript.pyannote[2158].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2158].start 14534.38409375
transcript.pyannote[2158].end 14548.17096875
transcript.pyannote[2159].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2159].start 14548.55909375
transcript.pyannote[2159].end 14557.03034375
transcript.pyannote[2160].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2160].start 14557.51971875
transcript.pyannote[2160].end 14558.41409375
transcript.pyannote[2161].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2161].start 14559.12284375
transcript.pyannote[2161].end 14589.46409375
transcript.pyannote[2162].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2162].start 14590.07159375
transcript.pyannote[2162].end 14590.66221875
transcript.pyannote[2163].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2163].start 14591.55659375
transcript.pyannote[2163].end 14599.03221875
transcript.pyannote[2164].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2164].start 14599.48784375
transcript.pyannote[2164].end 14608.41471875
transcript.pyannote[2165].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2165].start 14608.90409375
transcript.pyannote[2165].end 14611.55346875
transcript.pyannote[2166].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2166].start 14612.76846875
transcript.pyannote[2166].end 14613.51096875
transcript.pyannote[2167].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2167].start 14614.86096875
transcript.pyannote[2167].end 14621.81346875
transcript.pyannote[2168].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2168].start 14623.21409375
transcript.pyannote[2168].end 14626.40346875
transcript.pyannote[2169].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2169].start 14628.93471875
transcript.pyannote[2169].end 14633.86221875
transcript.pyannote[2170].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2170].start 14634.90846875
transcript.pyannote[2170].end 14658.43221875
transcript.pyannote[2171].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2171].start 14658.66846875
transcript.pyannote[2171].end 14677.80471875
transcript.pyannote[2172].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2172].start 14678.39534375
transcript.pyannote[2172].end 14684.01471875
transcript.pyannote[2173].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2173].start 14684.67284375
transcript.pyannote[2173].end 14685.19596875
transcript.pyannote[2174].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2174].start 14685.82034375
transcript.pyannote[2174].end 14690.69721875
transcript.pyannote[2175].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2175].start 14691.77721875
transcript.pyannote[2175].end 14693.26221875
transcript.pyannote[2176].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2176].start 14693.59971875
transcript.pyannote[2176].end 14695.64159375
transcript.pyannote[2177].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2177].start 14696.24909375
transcript.pyannote[2177].end 14702.83034375
transcript.pyannote[2178].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2178].start 14703.65721875
transcript.pyannote[2178].end 14703.99471875
transcript.pyannote[2179].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2179].start 14704.58534375
transcript.pyannote[2179].end 14705.86784375
transcript.pyannote[2180].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2180].start 14708.11221875
transcript.pyannote[2180].end 14710.23846875
transcript.pyannote[2181].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2181].start 14710.76159375
transcript.pyannote[2181].end 14713.47846875
transcript.pyannote[2182].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2182].start 14714.38971875
transcript.pyannote[2182].end 14715.94221875
transcript.pyannote[2183].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2183].start 14717.14034375
transcript.pyannote[2183].end 14718.65909375
transcript.pyannote[2184].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2184].start 14719.13159375
transcript.pyannote[2184].end 14728.71659375
transcript.pyannote[2185].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2185].start 14729.39159375
transcript.pyannote[2185].end 14737.60971875
transcript.pyannote[2186].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2186].start 14737.96409375
transcript.pyannote[2186].end 14757.40409375
transcript.pyannote[2187].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2187].start 14758.18034375
transcript.pyannote[2187].end 14769.35159375
transcript.pyannote[2188].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2188].start 14770.16159375
transcript.pyannote[2188].end 14794.00596875
transcript.pyannote[2189].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2189].start 14795.25471875
transcript.pyannote[2189].end 14795.59221875
transcript.pyannote[2190].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2190].start 14795.99721875
transcript.pyannote[2190].end 14805.66659375
transcript.pyannote[2191].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2191].start 14805.85221875
transcript.pyannote[2191].end 14826.38909375
transcript.pyannote[2192].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2192].start 14827.01346875
transcript.pyannote[2192].end 14829.05534375
transcript.pyannote[2193].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2193].start 14829.39284375
transcript.pyannote[2193].end 14830.57409375
transcript.pyannote[2194].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2194].start 14831.19846875
transcript.pyannote[2194].end 14846.35221875
transcript.pyannote[2195].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2195].start 14847.46596875
transcript.pyannote[2195].end 14871.46221875
transcript.pyannote[2196].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2196].start 14871.54659375
transcript.pyannote[2196].end 14871.98534375
transcript.pyannote[2197].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2197].start 14873.26784375
transcript.pyannote[2197].end 14890.48034375
transcript.pyannote[2198].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2198].start 14890.96971875
transcript.pyannote[2198].end 14893.78784375
transcript.pyannote[2199].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2199].start 14894.47971875
transcript.pyannote[2199].end 14896.69034375
transcript.pyannote[2200].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2200].start 14897.39909375
transcript.pyannote[2200].end 14913.41346875
transcript.pyannote[2201].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2201].start 14914.12221875
transcript.pyannote[2201].end 14918.64471875
transcript.pyannote[2202].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2202].start 14919.82596875
transcript.pyannote[2202].end 14921.29409375
transcript.pyannote[2203].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2203].start 14921.93534375
transcript.pyannote[2203].end 14925.83346875
transcript.pyannote[2204].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2204].start 14926.42409375
transcript.pyannote[2204].end 14934.11909375
transcript.pyannote[2205].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2205].start 14935.45221875
transcript.pyannote[2205].end 14936.98784375
transcript.pyannote[2206].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2206].start 14937.98346875
transcript.pyannote[2206].end 14941.61159375
transcript.pyannote[2207].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2207].start 14943.01221875
transcript.pyannote[2207].end 14948.04096875
transcript.pyannote[2208].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2208].start 14948.56409375
transcript.pyannote[2208].end 14949.23909375
transcript.pyannote[2209].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2209].start 14949.39096875
transcript.pyannote[2209].end 14954.90909375
transcript.pyannote[2210].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2210].start 14955.33096875
transcript.pyannote[2210].end 14958.65534375
transcript.pyannote[2211].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2211].start 14959.00971875
transcript.pyannote[2211].end 14961.55784375
transcript.pyannote[2212].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2212].start 14962.35096875
transcript.pyannote[2212].end 14963.56596875
transcript.pyannote[2213].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2213].start 14964.46034375
transcript.pyannote[2213].end 14968.94909375
transcript.pyannote[2214].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2214].start 14969.94471875
transcript.pyannote[2214].end 14972.00346875
transcript.pyannote[2215].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2215].start 14972.96534375
transcript.pyannote[2215].end 14978.65221875
transcript.pyannote[2216].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2216].start 14979.46221875
transcript.pyannote[2216].end 14984.25471875
transcript.pyannote[2217].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2217].start 14986.29659375
transcript.pyannote[2217].end 14987.78159375
transcript.pyannote[2218].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2218].start 14988.79409375
transcript.pyannote[2218].end 14990.46471875
transcript.pyannote[2219].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2219].start 14991.05534375
transcript.pyannote[2219].end 14991.96659375
transcript.pyannote[2220].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2220].start 14993.94096875
transcript.pyannote[2220].end 14994.75096875
transcript.pyannote[2221].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2221].start 14995.15596875
transcript.pyannote[2221].end 14999.23971875
transcript.pyannote[2222].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2222].start 14999.57721875
transcript.pyannote[2222].end 15002.85096875
transcript.pyannote[2223].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2223].start 15003.32346875
transcript.pyannote[2223].end 15006.17534375
transcript.pyannote[2224].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2224].start 15007.59284375
transcript.pyannote[2224].end 15009.41534375
transcript.pyannote[2225].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2225].start 15010.07346875
transcript.pyannote[2225].end 15014.81534375
transcript.pyannote[2226].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2226].start 15015.76034375
transcript.pyannote[2226].end 15021.46409375
transcript.pyannote[2227].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2227].start 15022.74659375
transcript.pyannote[2227].end 15026.07096875
transcript.pyannote[2228].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2228].start 15026.86409375
transcript.pyannote[2228].end 15027.79221875
transcript.pyannote[2229].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2229].start 15028.34909375
transcript.pyannote[2229].end 15033.25971875
transcript.pyannote[2230].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2230].start 15034.18784375
transcript.pyannote[2230].end 15035.14971875
transcript.pyannote[2231].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2231].start 15036.71909375
transcript.pyannote[2231].end 15037.59659375
transcript.pyannote[2232].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2232].start 15038.18721875
transcript.pyannote[2232].end 15039.19971875
transcript.pyannote[2233].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2233].start 15042.28784375
transcript.pyannote[2233].end 15044.65034375
transcript.pyannote[2234].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2234].start 15044.65034375
transcript.pyannote[2234].end 15047.04659375
transcript.pyannote[2235].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2235].start 15047.13096875
transcript.pyannote[2235].end 15048.66659375
transcript.pyannote[2236].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2236].start 15049.88159375
transcript.pyannote[2236].end 15051.95721875
transcript.pyannote[2237].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2237].start 15053.29034375
transcript.pyannote[2237].end 15055.72034375
transcript.pyannote[2238].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2238].start 15056.31096875
transcript.pyannote[2238].end 15060.36096875
transcript.pyannote[2239].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2239].start 15061.93034375
transcript.pyannote[2239].end 15066.25034375
transcript.pyannote[2240].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2240].start 15066.72284375
transcript.pyannote[2240].end 15070.36784375
transcript.pyannote[2241].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2241].start 15071.12721875
transcript.pyannote[2241].end 15073.05096875
transcript.pyannote[2242].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2242].start 15074.90721875
transcript.pyannote[2242].end 15077.03346875
transcript.pyannote[2243].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2243].start 15077.40471875
transcript.pyannote[2243].end 15081.85971875
transcript.pyannote[2244].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2244].start 15082.36596875
transcript.pyannote[2244].end 15091.29284375
transcript.pyannote[2245].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2245].start 15092.06909375
transcript.pyannote[2245].end 15093.89159375
transcript.pyannote[2246].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2246].start 15094.06034375
transcript.pyannote[2246].end 15099.74721875
transcript.pyannote[2247].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2247].start 15100.89471875
transcript.pyannote[2247].end 15104.21909375
transcript.pyannote[2248].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2248].start 15104.60721875
transcript.pyannote[2248].end 15112.35284375
transcript.pyannote[2249].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2249].start 15115.94721875
transcript.pyannote[2249].end 15129.16034375
transcript.pyannote[2250].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2250].start 15130.18971875
transcript.pyannote[2250].end 15138.59346875
transcript.pyannote[2251].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2251].start 15138.93096875
transcript.pyannote[2251].end 15140.92221875
transcript.pyannote[2252].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2252].start 15141.34409375
transcript.pyannote[2252].end 15150.77721875
transcript.pyannote[2253].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2253].start 15151.73909375
transcript.pyannote[2253].end 15153.73034375
transcript.pyannote[2254].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2254].start 15155.85659375
transcript.pyannote[2254].end 15156.48096875
transcript.pyannote[2255].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2255].start 15158.55659375
transcript.pyannote[2255].end 15159.80534375
transcript.pyannote[2256].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2256].start 15161.49284375
transcript.pyannote[2256].end 15174.72284375
transcript.pyannote[2257].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2257].start 15174.99284375
transcript.pyannote[2257].end 15187.29471875
transcript.pyannote[2258].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2258].start 15187.98659375
transcript.pyannote[2258].end 15200.50784375
transcript.pyannote[2259].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2259].start 15201.36846875
transcript.pyannote[2259].end 15201.92534375
transcript.pyannote[2260].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2260].start 15202.36409375
transcript.pyannote[2260].end 15203.89971875
transcript.pyannote[2261].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2261].start 15204.54096875
transcript.pyannote[2261].end 15205.04721875
transcript.pyannote[2262].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2262].start 15205.53659375
transcript.pyannote[2262].end 15205.80659375
transcript.pyannote[2263].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2263].start 15209.62034375
transcript.pyannote[2263].end 15210.02534375
transcript.pyannote[2264].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2264].start 15210.49784375
transcript.pyannote[2264].end 15211.51034375
transcript.pyannote[2265].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2265].start 15212.10096875
transcript.pyannote[2265].end 15214.64909375
transcript.pyannote[2266].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2266].start 15215.23971875
transcript.pyannote[2266].end 15222.98534375
transcript.pyannote[2267].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2267].start 15223.72784375
transcript.pyannote[2267].end 15231.70971875
transcript.pyannote[2268].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2268].start 15231.70971875
transcript.pyannote[2268].end 15232.48596875
transcript.pyannote[2269].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2269].start 15232.03034375
transcript.pyannote[2269].end 15244.61909375
transcript.pyannote[2270].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2270].start 15245.22659375
transcript.pyannote[2270].end 15246.03659375
transcript.pyannote[2271].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2271].start 15246.64409375
transcript.pyannote[2271].end 15252.06096875
transcript.pyannote[2272].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2272].start 15254.22096875
transcript.pyannote[2272].end 15255.31784375
transcript.pyannote[2273].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2273].start 15255.58784375
transcript.pyannote[2273].end 15266.69159375
transcript.pyannote[2274].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2274].start 15266.94471875
transcript.pyannote[2274].end 15267.88971875
transcript.pyannote[2275].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2275].start 15268.58159375
transcript.pyannote[2275].end 15273.17159375
transcript.pyannote[2276].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2276].start 15270.26909375
transcript.pyannote[2276].end 15275.63534375
transcript.pyannote[2277].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2277].start 15276.20909375
transcript.pyannote[2277].end 15282.03096875
transcript.pyannote[2278].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2278].start 15282.87471875
transcript.pyannote[2278].end 15286.46909375
transcript.pyannote[2279].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2279].start 15285.06846875
transcript.pyannote[2279].end 15294.36659375
transcript.pyannote[2280].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2280].start 15288.81471875
transcript.pyannote[2280].end 15289.84409375
transcript.pyannote[2281].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2281].start 15293.60721875
transcript.pyannote[2281].end 15299.63159375
transcript.pyannote[2282].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2282].start 15301.13346875
transcript.pyannote[2282].end 15311.19096875
transcript.pyannote[2283].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2283].start 15303.58034375
transcript.pyannote[2283].end 15304.57596875
transcript.pyannote[2284].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2284].start 15311.19096875
transcript.pyannote[2284].end 15311.20784375
transcript.pyannote[2285].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2285].start 15311.47784375
transcript.pyannote[2285].end 15316.65846875
transcript.pyannote[2286].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2286].start 15315.24096875
transcript.pyannote[2286].end 15319.96596875
transcript.pyannote[2287].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2287].start 15319.96596875
transcript.pyannote[2287].end 15319.99971875
transcript.pyannote[2288].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2288].start 15319.99971875
transcript.pyannote[2288].end 15320.03346875
transcript.pyannote[2289].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2289].start 15320.03346875
transcript.pyannote[2289].end 15320.50596875
transcript.pyannote[2290].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2290].start 15320.50596875
transcript.pyannote[2290].end 15320.52284375
transcript.pyannote[2291].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2291].start 15320.52284375
transcript.pyannote[2291].end 15323.32409375
transcript.pyannote[2292].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2292].start 15322.04159375
transcript.pyannote[2292].end 15323.30721875
transcript.pyannote[2293].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2293].start 15323.32409375
transcript.pyannote[2293].end 15323.40846875
transcript.pyannote[2294].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2294].start 15323.40846875
transcript.pyannote[2294].end 15338.69721875
transcript.pyannote[2295].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2295].start 15323.42534375
transcript.pyannote[2295].end 15323.56034375
transcript.pyannote[2296].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2296].start 15323.56034375
transcript.pyannote[2296].end 15323.57721875
transcript.pyannote[2297].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2297].start 15323.96534375
transcript.pyannote[2297].end 15324.97784375
transcript.pyannote[2298].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2298].start 15324.97784375
transcript.pyannote[2298].end 15326.74971875
transcript.pyannote[2299].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2299].start 15341.66721875
transcript.pyannote[2299].end 15348.36659375
transcript.pyannote[2300].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2300].start 15348.55221875
transcript.pyannote[2300].end 15356.46659375
transcript.pyannote[2301].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2301].start 15357.09096875
transcript.pyannote[2301].end 15365.52846875
transcript.pyannote[2302].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2302].start 15365.57909375
transcript.pyannote[2302].end 15369.22409375
transcript.pyannote[2303].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2303].start 15369.40971875
transcript.pyannote[2303].end 15370.21971875
transcript.pyannote[2304].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2304].start 15370.70909375
transcript.pyannote[2304].end 15376.69971875
transcript.pyannote[2305].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2305].start 15381.07034375
transcript.pyannote[2305].end 15388.54596875
transcript.pyannote[2306].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2306].start 15390.04784375
transcript.pyannote[2306].end 15394.45221875
transcript.pyannote[2307].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2307].start 15395.48159375
transcript.pyannote[2307].end 15403.75034375
transcript.pyannote[2308].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2308].start 15404.34096875
transcript.pyannote[2308].end 15410.06159375
transcript.pyannote[2309].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2309].start 15410.17971875
transcript.pyannote[2309].end 15414.98909375
transcript.pyannote[2310].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2310].start 15415.41096875
transcript.pyannote[2310].end 15417.90846875
transcript.pyannote[2311].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2311].start 15418.41471875
transcript.pyannote[2311].end 15420.05159375
transcript.pyannote[2312].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2312].start 15420.37221875
transcript.pyannote[2312].end 15422.04284375
transcript.pyannote[2313].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2313].start 15422.65034375
transcript.pyannote[2313].end 15425.80596875
transcript.pyannote[2314].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2314].start 15426.51471875
transcript.pyannote[2314].end 15433.58534375
transcript.pyannote[2315].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2315].start 15434.86784375
transcript.pyannote[2315].end 15438.79971875
transcript.pyannote[2316].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2316].start 15439.35659375
transcript.pyannote[2316].end 15445.44846875
transcript.pyannote[2317].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2317].start 15445.70159375
transcript.pyannote[2317].end 15450.29159375
transcript.pyannote[2318].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2318].start 15451.00034375
transcript.pyannote[2318].end 15452.06346875
transcript.pyannote[2319].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2319].start 15452.23221875
transcript.pyannote[2319].end 15453.02534375
transcript.pyannote[2320].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2320].start 15456.53534375
transcript.pyannote[2320].end 15457.81784375
transcript.pyannote[2321].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2321].start 15458.59409375
transcript.pyannote[2321].end 15461.91846875
transcript.pyannote[2322].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2322].start 15462.42471875
transcript.pyannote[2322].end 15464.16284375
transcript.pyannote[2323].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2323].start 15464.50034375
transcript.pyannote[2323].end 15469.52909375
transcript.pyannote[2324].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2324].start 15471.14909375
transcript.pyannote[2324].end 15472.85346875
transcript.pyannote[2325].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2325].start 15475.43534375
transcript.pyannote[2325].end 15478.45596875
transcript.pyannote[2326].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2326].start 15479.13096875
transcript.pyannote[2326].end 15484.00784375
transcript.pyannote[2327].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2327].start 15485.86409375
transcript.pyannote[2327].end 15488.44596875
transcript.pyannote[2328].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2328].start 15490.58909375
transcript.pyannote[2328].end 15492.32721875
transcript.pyannote[2329].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2329].start 15492.52971875
transcript.pyannote[2329].end 15494.26784375
transcript.pyannote[2330].speaker SPEAKER_24
transcript.pyannote[2330].start 15494.90909375
transcript.pyannote[2330].end 15495.97221875
transcript.pyannote[2331].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2331].start 15499.70159375
transcript.pyannote[2331].end 15501.11909375
transcript.pyannote[2332].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2332].start 15504.98346875
transcript.pyannote[2332].end 15507.05909375
transcript.pyannote[2333].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2333].start 15521.13284375
transcript.pyannote[2333].end 15523.41096875
transcript.pyannote[2334].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2334].start 15523.69784375
transcript.pyannote[2334].end 15524.60909375
transcript.pyannote[2335].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2335].start 15529.11471875
transcript.pyannote[2335].end 15529.60409375
transcript.pyannote[2336].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2336].start 15529.60409375
transcript.pyannote[2336].end 15529.62096875
transcript.pyannote[2337].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2337].start 15530.29596875
transcript.pyannote[2337].end 15531.13971875
transcript.pyannote[2338].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2338].start 15531.67971875
transcript.pyannote[2338].end 15534.59909375
transcript.pyannote[2339].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2339].start 15541.50096875
transcript.pyannote[2339].end 15545.07846875
transcript.pyannote[2340].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2340].start 15545.71971875
transcript.pyannote[2340].end 15548.45346875
transcript.pyannote[2341].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2341].start 15549.63471875
transcript.pyannote[2341].end 15552.40221875
transcript.pyannote[2342].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2342].start 15552.73971875
transcript.pyannote[2342].end 15558.20721875
transcript.pyannote[2343].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2343].start 15559.62471875
transcript.pyannote[2343].end 15559.64159375
transcript.pyannote[2344].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2344].start 15559.64159375
transcript.pyannote[2344].end 15559.74284375
transcript.pyannote[2345].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2345].start 15559.74284375
transcript.pyannote[2345].end 15559.91159375
transcript.pyannote[2346].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2346].start 15559.91159375
transcript.pyannote[2346].end 15560.01284375
transcript.pyannote[2347].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2347].start 15560.01284375
transcript.pyannote[2347].end 15561.09284375
transcript.pyannote[2348].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2348].start 15561.09284375
transcript.pyannote[2348].end 15561.22784375
transcript.pyannote[2349].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2349].start 15561.22784375
transcript.pyannote[2349].end 15561.39659375
transcript.pyannote[2350].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2350].start 15563.23596875
transcript.pyannote[2350].end 15569.69909375
transcript.pyannote[2351].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2351].start 15571.28534375
transcript.pyannote[2351].end 15572.43284375
transcript.pyannote[2352].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2352].start 15572.80409375
transcript.pyannote[2352].end 15573.15846875
transcript.pyannote[2353].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2353].start 15573.64784375
transcript.pyannote[2353].end 15576.28034375
transcript.pyannote[2354].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2354].start 15577.15784375
transcript.pyannote[2354].end 15578.38971875
transcript.pyannote[2355].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2355].start 15581.08971875
transcript.pyannote[2355].end 15584.53221875
transcript.pyannote[2356].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2356].start 15582.59159375
transcript.pyannote[2356].end 15583.89096875
transcript.pyannote[2357].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2357].start 15584.14409375
transcript.pyannote[2357].end 15584.17784375
transcript.pyannote[2358].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2358].start 15584.22846875
transcript.pyannote[2358].end 15584.24534375
transcript.pyannote[2359].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2359].start 15584.26221875
transcript.pyannote[2359].end 15585.64596875
transcript.pyannote[2360].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2360].start 15586.64159375
transcript.pyannote[2360].end 15589.91534375
transcript.pyannote[2361].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2361].start 15591.46784375
transcript.pyannote[2361].end 15601.91346875
transcript.pyannote[2362].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2362].start 15602.20034375
transcript.pyannote[2362].end 15609.99659375
transcript.pyannote[2363].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2363].start 15611.26221875
transcript.pyannote[2363].end 15612.34221875
transcript.pyannote[2364].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2364].start 15612.59534375
transcript.pyannote[2364].end 15617.35409375
transcript.pyannote[2365].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2365].start 15618.07971875
transcript.pyannote[2365].end 15621.42096875
transcript.pyannote[2366].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2366].start 15621.48846875
transcript.pyannote[2366].end 15625.16721875
transcript.pyannote[2367].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2367].start 15625.53846875
transcript.pyannote[2367].end 15642.83534375
transcript.pyannote[2368].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2368].start 15642.91971875
transcript.pyannote[2368].end 15660.11534375
transcript.pyannote[2369].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2369].start 15660.40221875
transcript.pyannote[2369].end 15660.75659375
transcript.pyannote[2370].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2370].start 15661.36409375
transcript.pyannote[2370].end 15697.18971875
transcript.pyannote[2371].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2371].start 15697.34159375
transcript.pyannote[2371].end 15706.18409375
transcript.pyannote[2372].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2372].start 15706.82534375
transcript.pyannote[2372].end 15713.13659375
transcript.pyannote[2373].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2373].start 15713.67659375
transcript.pyannote[2373].end 15731.80034375
transcript.pyannote[2374].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2374].start 15732.17159375
transcript.pyannote[2374].end 15733.13346875
transcript.pyannote[2375].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2375].start 15733.90971875
transcript.pyannote[2375].end 15744.49034375
transcript.pyannote[2376].speaker SPEAKER_15
transcript.pyannote[2376].start 15734.83784375
transcript.pyannote[2376].end 15734.88846875
transcript.pyannote[2377].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2377].start 15734.88846875
transcript.pyannote[2377].end 15735.78284375
transcript.pyannote[2378].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2378].start 15738.93846875
transcript.pyannote[2378].end 15739.34346875
transcript.pyannote[2379].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2379].start 15743.15721875
transcript.pyannote[2379].end 15748.99596875
transcript.pyannote[2380].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2380].start 15749.26596875
transcript.pyannote[2380].end 15754.42971875
transcript.pyannote[2381].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2381].start 15754.81784375
transcript.pyannote[2381].end 15765.78659375
transcript.pyannote[2382].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2382].start 15765.90471875
transcript.pyannote[2382].end 15767.35596875
transcript.pyannote[2383].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2383].start 15767.87909375
transcript.pyannote[2383].end 15770.86596875
transcript.pyannote[2384].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2384].start 15770.35971875
transcript.pyannote[2384].end 15772.78971875
transcript.pyannote[2385].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2385].start 15772.92471875
transcript.pyannote[2385].end 15773.26221875
transcript.pyannote[2386].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2386].start 15774.15659375
transcript.pyannote[2386].end 15775.30409375
transcript.pyannote[2387].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2387].start 15775.67534375
transcript.pyannote[2387].end 15796.53284375
transcript.pyannote[2388].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2388].start 15796.73534375
transcript.pyannote[2388].end 15798.72659375
transcript.pyannote[2389].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2389].start 15798.60846875
transcript.pyannote[2389].end 15802.97909375
transcript.pyannote[2390].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2390].start 15803.48534375
transcript.pyannote[2390].end 15804.34596875
transcript.pyannote[2391].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2391].start 15804.75096875
transcript.pyannote[2391].end 15809.64471875
transcript.pyannote[2392].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2392].start 15810.03284375
transcript.pyannote[2392].end 15822.21659375
transcript.pyannote[2393].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2393].start 15822.63846875
transcript.pyannote[2393].end 15823.12784375
transcript.pyannote[2394].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2394].start 15823.68471875
transcript.pyannote[2394].end 15825.16971875
transcript.pyannote[2395].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2395].start 15825.86159375
transcript.pyannote[2395].end 15834.55221875
transcript.pyannote[2396].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2396].start 15834.87284375
transcript.pyannote[2396].end 15841.42034375
transcript.pyannote[2397].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2397].start 15841.79159375
transcript.pyannote[2397].end 15844.64346875
transcript.pyannote[2398].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2398].start 15845.48721875
transcript.pyannote[2398].end 15855.32534375
transcript.pyannote[2399].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2399].start 15855.64596875
transcript.pyannote[2399].end 15856.08471875
transcript.pyannote[2400].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2400].start 15856.97909375
transcript.pyannote[2400].end 15857.63721875
transcript.pyannote[2401].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2401].start 15857.97471875
transcript.pyannote[2401].end 15858.46409375
transcript.pyannote[2402].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2402].start 15859.20659375
transcript.pyannote[2402].end 15860.65784375
transcript.pyannote[2403].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2403].start 15861.11346875
transcript.pyannote[2403].end 15863.49284375
transcript.pyannote[2404].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2404].start 15866.22659375
transcript.pyannote[2404].end 15879.74346875
transcript.pyannote[2405].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2405].start 15880.14846875
transcript.pyannote[2405].end 15919.04534375
transcript.pyannote[2406].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2406].start 15919.21409375
transcript.pyannote[2406].end 15920.83409375
transcript.pyannote[2407].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2407].start 15921.05346875
transcript.pyannote[2407].end 15923.70284375
transcript.pyannote[2408].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2408].start 15923.97284375
transcript.pyannote[2408].end 15929.25471875
transcript.pyannote[2409].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2409].start 15929.76096875
transcript.pyannote[2409].end 15930.36846875
transcript.pyannote[2410].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2410].start 15930.58784375
transcript.pyannote[2410].end 15952.89659375
transcript.pyannote[2411].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2411].start 15953.90909375
transcript.pyannote[2411].end 15954.48284375
transcript.pyannote[2412].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2412].start 15954.61784375
transcript.pyannote[2412].end 15956.98034375
transcript.pyannote[2413].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2413].start 15957.58784375
transcript.pyannote[2413].end 15959.14034375
transcript.pyannote[2414].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2414].start 15959.62971875
transcript.pyannote[2414].end 15962.09346875
transcript.pyannote[2415].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2415].start 15962.41409375
transcript.pyannote[2415].end 15966.48096875
transcript.pyannote[2416].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2416].start 15966.27846875
transcript.pyannote[2416].end 15967.66221875
transcript.pyannote[2417].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2417].start 15967.91534375
transcript.pyannote[2417].end 15971.07096875
transcript.pyannote[2418].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2418].start 15968.05034375
transcript.pyannote[2418].end 15968.91096875
transcript.pyannote[2419].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2419].start 15969.11346875
transcript.pyannote[2419].end 15969.65346875
transcript.pyannote[2420].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2420].start 15971.13846875
transcript.pyannote[2420].end 15972.87659375
transcript.pyannote[2421].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2421].start 15972.91034375
transcript.pyannote[2421].end 15976.31909375
transcript.pyannote[2422].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2422].start 15976.99409375
transcript.pyannote[2422].end 15981.75284375
transcript.pyannote[2423].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2423].start 15982.47846875
transcript.pyannote[2423].end 15984.11534375
transcript.pyannote[2424].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2424].start 15984.48659375
transcript.pyannote[2424].end 16001.02409375
transcript.pyannote[2425].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2425].start 16001.02409375
transcript.pyannote[2425].end 16005.07409375
transcript.pyannote[2426].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2426].start 16001.04096875
transcript.pyannote[2426].end 16001.19284375
transcript.pyannote[2427].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2427].start 16005.52971875
transcript.pyannote[2427].end 16005.81659375
transcript.pyannote[2428].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2428].start 16006.57596875
transcript.pyannote[2428].end 16010.49096875
transcript.pyannote[2429].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2429].start 16010.77784375
transcript.pyannote[2429].end 16036.61346875
transcript.pyannote[2430].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2430].start 16036.74846875
transcript.pyannote[2430].end 16045.87784375
transcript.pyannote[2431].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2431].start 16046.16471875
transcript.pyannote[2431].end 16052.20596875
transcript.pyannote[2432].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2432].start 16052.30721875
transcript.pyannote[2432].end 16064.72721875
transcript.pyannote[2433].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2433].start 16065.46971875
transcript.pyannote[2433].end 16094.05596875
transcript.pyannote[2434].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2434].start 16094.83221875
transcript.pyannote[2434].end 16134.03284375
transcript.pyannote[2435].speaker SPEAKER_12
transcript.pyannote[2435].start 16126.20284375
transcript.pyannote[2435].end 16126.38846875
transcript.pyannote[2436].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2436].start 16126.38846875
transcript.pyannote[2436].end 16127.94096875
transcript.pyannote[2437].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2437].start 16128.21096875
transcript.pyannote[2437].end 16129.44284375
transcript.pyannote[2438].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2438].start 16131.14721875
transcript.pyannote[2438].end 16145.92971875
transcript.pyannote[2439].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2439].start 16146.38534375
transcript.pyannote[2439].end 16149.16971875
transcript.pyannote[2440].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2440].start 16149.70971875
transcript.pyannote[2440].end 16151.07659375
transcript.pyannote[2441].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2441].start 16150.85721875
transcript.pyannote[2441].end 16164.50909375
transcript.pyannote[2442].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2442].start 16151.92034375
transcript.pyannote[2442].end 16152.00471875
transcript.pyannote[2443].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2443].start 16164.86346875
transcript.pyannote[2443].end 16174.39784375
transcript.pyannote[2444].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2444].start 16174.33034375
transcript.pyannote[2444].end 16178.38034375
transcript.pyannote[2445].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2445].start 16178.78534375
transcript.pyannote[2445].end 16182.29534375
transcript.pyannote[2446].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2446].start 16182.80159375
transcript.pyannote[2446].end 16183.64534375
transcript.pyannote[2447].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2447].start 16184.03346875
transcript.pyannote[2447].end 16186.80096875
transcript.pyannote[2448].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2448].start 16187.34096875
transcript.pyannote[2448].end 16192.55534375
transcript.pyannote[2449].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2449].start 16192.92659375
transcript.pyannote[2449].end 16212.02909375
transcript.pyannote[2450].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2450].start 16214.15534375
transcript.pyannote[2450].end 16215.70784375
transcript.pyannote[2451].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2451].start 16214.72909375
transcript.pyannote[2451].end 16215.40409375
transcript.pyannote[2452].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2452].start 16215.47159375
transcript.pyannote[2452].end 16215.52221875
transcript.pyannote[2453].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2453].start 16215.62346875
transcript.pyannote[2453].end 16218.91409375
transcript.pyannote[2454].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2454].start 16218.84659375
transcript.pyannote[2454].end 16233.03846875
transcript.pyannote[2455].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2455].start 16233.37596875
transcript.pyannote[2455].end 16234.96221875
transcript.pyannote[2456].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[2456].start 16234.52346875
transcript.pyannote[2456].end 16244.39534375
transcript.pyannote[2457].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2457].start 16243.70346875
transcript.pyannote[2457].end 16245.54284375
transcript.pyannote[2458].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[2458].start 16245.88034375
transcript.pyannote[2458].end 16247.60159375
transcript.pyannote[2459].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2459].start 16246.85909375
transcript.pyannote[2459].end 16248.69846875
transcript.pyannote[2460].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2460].start 16249.18784375
transcript.pyannote[2460].end 16286.16096875
transcript.pyannote[2461].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2461].start 16286.70096875
transcript.pyannote[2461].end 16297.58534375
transcript.pyannote[2462].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2462].start 16298.26034375
transcript.pyannote[2462].end 16307.40659375
transcript.pyannote[2463].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2463].start 16307.67659375
transcript.pyannote[2463].end 16309.16159375
transcript.pyannote[2464].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2464].start 16309.98846875
transcript.pyannote[2464].end 16313.65034375
transcript.pyannote[2465].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2465].start 16313.86971875
transcript.pyannote[2465].end 16332.46596875
transcript.pyannote[2466].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2466].start 16332.75284375
transcript.pyannote[2466].end 16337.89971875
transcript.pyannote[2467].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2467].start 16338.50721875
transcript.pyannote[2467].end 16352.93534375
transcript.pyannote[2468].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2468].start 16359.31409375
transcript.pyannote[2468].end 16360.39409375
transcript.pyannote[2469].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2469].start 16372.96596875
transcript.pyannote[2469].end 16373.37096875
transcript.pyannote[2470].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2470].start 16374.34971875
transcript.pyannote[2470].end 16378.24784375
transcript.pyannote[2471].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2471].start 16379.31096875
transcript.pyannote[2471].end 16400.94471875
transcript.pyannote[2472].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2472].start 16401.87284375
transcript.pyannote[2472].end 16403.40846875
transcript.pyannote[2473].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2473].start 16403.40846875
transcript.pyannote[2473].end 16404.57284375
transcript.pyannote[2474].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2474].start 16404.28596875
transcript.pyannote[2474].end 16405.93971875
transcript.pyannote[2475].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2475].start 16405.85534375
transcript.pyannote[2475].end 16407.37409375
transcript.pyannote[2476].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2476].start 16407.69471875
transcript.pyannote[2476].end 16431.65721875
transcript.pyannote[2477].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2477].start 16432.07909375
transcript.pyannote[2477].end 16436.55096875
transcript.pyannote[2478].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2478].start 16436.77034375
transcript.pyannote[2478].end 16437.20909375
transcript.pyannote[2479].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2479].start 16437.91784375
transcript.pyannote[2479].end 16440.66846875
transcript.pyannote[2480].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2480].start 16440.66846875
transcript.pyannote[2480].end 16441.02284375
transcript.pyannote[2481].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2481].start 16441.02284375
transcript.pyannote[2481].end 16448.58284375
transcript.pyannote[2482].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2482].start 16444.24596875
transcript.pyannote[2482].end 16445.35971875
transcript.pyannote[2483].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2483].start 16445.35971875
transcript.pyannote[2483].end 16445.37659375
transcript.pyannote[2484].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2484].start 16445.93346875
transcript.pyannote[2484].end 16445.95034375
transcript.pyannote[2485].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2485].start 16445.95034375
transcript.pyannote[2485].end 16447.03034375
transcript.pyannote[2486].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2486].start 16447.03034375
transcript.pyannote[2486].end 16447.89096875
transcript.pyannote[2487].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2487].start 16447.89096875
transcript.pyannote[2487].end 16447.90784375
transcript.pyannote[2488].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2488].start 16449.66284375
transcript.pyannote[2488].end 16455.14721875
transcript.pyannote[2489].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2489].start 16455.75471875
transcript.pyannote[2489].end 16458.18471875
transcript.pyannote[2490].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2490].start 16458.84284375
transcript.pyannote[2490].end 16459.45034375
transcript.pyannote[2491].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2491].start 16460.49659375
transcript.pyannote[2491].end 16466.75721875
transcript.pyannote[2492].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2492].start 16468.47846875
transcript.pyannote[2492].end 16475.02596875
transcript.pyannote[2493].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2493].start 16469.32221875
transcript.pyannote[2493].end 16471.63409375
transcript.pyannote[2494].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2494].start 16475.12721875
transcript.pyannote[2494].end 16482.02909375
transcript.pyannote[2495].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2495].start 16482.51846875
transcript.pyannote[2495].end 16483.29471875
transcript.pyannote[2496].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2496].start 16483.59846875
transcript.pyannote[2496].end 16489.85909375
transcript.pyannote[2497].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2497].start 16489.96034375
transcript.pyannote[2497].end 16494.97221875
transcript.pyannote[2498].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2498].start 16495.37721875
transcript.pyannote[2498].end 16497.13221875
transcript.pyannote[2499].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2499].start 16497.35159375
transcript.pyannote[2499].end 16499.59596875
transcript.pyannote[2500].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2500].start 16500.67596875
transcript.pyannote[2500].end 16502.24534375
transcript.pyannote[2501].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2501].start 16501.95846875
transcript.pyannote[2501].end 16504.32096875
transcript.pyannote[2502].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2502].start 16502.61659375
transcript.pyannote[2502].end 16522.90034375
transcript.pyannote[2503].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[2503].start 16504.32096875
transcript.pyannote[2503].end 16504.37159375
transcript.pyannote[2504].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[2504].start 16504.72596875
transcript.pyannote[2504].end 16504.79346875
transcript.pyannote[2505].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2505].start 16504.79346875
transcript.pyannote[2505].end 16505.95784375
transcript.pyannote[2506].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2506].start 16523.15346875
transcript.pyannote[2506].end 16526.81534375
transcript.pyannote[2507].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2507].start 16527.16971875
transcript.pyannote[2507].end 16528.14846875
transcript.pyannote[2508].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2508].start 16528.77284375
transcript.pyannote[2508].end 16529.97096875
transcript.pyannote[2509].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2509].start 16531.03409375
transcript.pyannote[2509].end 16532.80596875
transcript.pyannote[2510].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2510].start 16533.39659375
transcript.pyannote[2510].end 16534.56096875
transcript.pyannote[2511].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2511].start 16534.98284375
transcript.pyannote[2511].end 16536.94034375
transcript.pyannote[2512].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2512].start 16538.07096875
transcript.pyannote[2512].end 16541.36159375
transcript.pyannote[2513].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2513].start 16541.73284375
transcript.pyannote[2513].end 16542.64409375
transcript.pyannote[2514].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2514].start 16544.09534375
transcript.pyannote[2514].end 16544.39909375
transcript.pyannote[2515].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2515].start 16545.73221875
transcript.pyannote[2515].end 16548.76971875
transcript.pyannote[2516].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2516].start 16549.10721875
transcript.pyannote[2516].end 16553.03909375
transcript.pyannote[2517].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[2517].start 16549.15784375
transcript.pyannote[2517].end 16549.22534375
transcript.pyannote[2518].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2518].start 16549.22534375
transcript.pyannote[2518].end 16549.24221875
transcript.pyannote[2519].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2519].start 16549.24221875
transcript.pyannote[2519].end 16549.52909375
transcript.pyannote[2520].speaker SPEAKER_23
transcript.pyannote[2520].start 16549.52909375
transcript.pyannote[2520].end 16549.56284375
transcript.pyannote[2521].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2521].start 16553.30909375
transcript.pyannote[2521].end 16556.31284375
transcript.pyannote[2522].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2522].start 16556.53221875
transcript.pyannote[2522].end 16561.44284375
transcript.pyannote[2523].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2523].start 16560.36284375
transcript.pyannote[2523].end 16565.49284375
transcript.pyannote[2524].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2524].start 16566.91034375
transcript.pyannote[2524].end 16581.33846875
transcript.pyannote[2525].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2525].start 16571.78721875
transcript.pyannote[2525].end 16575.46596875
transcript.pyannote[2526].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2526].start 16582.13159375
transcript.pyannote[2526].end 16607.51159375
transcript.pyannote[2527].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2527].start 16607.93346875
transcript.pyannote[2527].end 16611.66284375
transcript.pyannote[2528].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2528].start 16612.43909375
transcript.pyannote[2528].end 16614.81846875
transcript.pyannote[2529].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2529].start 16615.56096875
transcript.pyannote[2529].end 16619.98221875
transcript.pyannote[2530].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2530].start 16620.18471875
transcript.pyannote[2530].end 16621.73721875
transcript.pyannote[2531].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2531].start 16621.83846875
transcript.pyannote[2531].end 16623.79596875
transcript.pyannote[2532].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2532].start 16624.01534375
transcript.pyannote[2532].end 16637.02596875
transcript.pyannote[2533].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2533].start 16637.32971875
transcript.pyannote[2533].end 16639.16909375
transcript.pyannote[2534].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2534].start 16639.47284375
transcript.pyannote[2534].end 16643.26971875
transcript.pyannote[2535].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2535].start 16643.91096875
transcript.pyannote[2535].end 16644.31596875
transcript.pyannote[2536].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2536].start 16644.87284375
transcript.pyannote[2536].end 16645.44659375
transcript.pyannote[2537].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2537].start 16645.90221875
transcript.pyannote[2537].end 16647.15096875
transcript.pyannote[2538].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[2538].start 16647.69096875
transcript.pyannote[2538].end 16648.50096875
transcript.pyannote[2539].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2539].start 16647.85971875
transcript.pyannote[2539].end 16654.81221875
transcript.pyannote[2540].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2540].start 16655.18346875
transcript.pyannote[2540].end 16656.38159375
transcript.pyannote[2541].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2541].start 16657.61346875
transcript.pyannote[2541].end 16671.78846875
transcript.pyannote[2542].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2542].start 16672.51409375
transcript.pyannote[2542].end 16673.17221875
transcript.pyannote[2543].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2543].start 16673.66159375
transcript.pyannote[2543].end 16684.71471875
transcript.pyannote[2544].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2544].start 16684.71471875
transcript.pyannote[2544].end 16692.10596875
transcript.pyannote[2545].speaker SPEAKER_28
transcript.pyannote[2545].start 16692.10596875
transcript.pyannote[2545].end 16692.61221875
transcript.pyannote[2546].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2546].start 16692.61221875
transcript.pyannote[2546].end 16692.64596875
transcript.pyannote[2547].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2547].start 16692.83159375
transcript.pyannote[2547].end 16702.06221875
transcript.pyannote[2548].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2548].start 16702.80471875
transcript.pyannote[2548].end 16709.33534375
transcript.pyannote[2549].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2549].start 16710.36471875
transcript.pyannote[2549].end 16713.03096875
transcript.pyannote[2550].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2550].start 16713.38534375
transcript.pyannote[2550].end 16715.19096875
transcript.pyannote[2551].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2551].start 16715.19096875
transcript.pyannote[2551].end 16718.97096875
transcript.pyannote[2552].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2552].start 16719.22409375
transcript.pyannote[2552].end 16719.61221875
transcript.pyannote[2553].speaker SPEAKER_18
transcript.pyannote[2553].start 16719.61221875
transcript.pyannote[2553].end 16720.18596875
transcript.pyannote[2554].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2554].start 16721.41784375
transcript.pyannote[2554].end 16722.56534375
transcript.pyannote[2555].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2555].start 16722.70034375
transcript.pyannote[2555].end 16723.57784375
transcript.pyannote[2556].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2556].start 16724.37096875
transcript.pyannote[2556].end 16725.51846875
transcript.pyannote[2557].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2557].start 17936.41784375
transcript.pyannote[2557].end 17937.54846875
transcript.pyannote[2558].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2558].start 17938.03784375
transcript.pyannote[2558].end 17940.06284375
transcript.pyannote[2559].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2559].start 17956.38096875
transcript.pyannote[2559].end 17971.66971875
transcript.pyannote[2560].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2560].start 17961.89909375
transcript.pyannote[2560].end 17962.42221875
transcript.pyannote[2561].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2561].start 17971.80471875
transcript.pyannote[2561].end 17973.28971875
transcript.pyannote[2562].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2562].start 17976.69846875
transcript.pyannote[2562].end 17977.62659375
transcript.pyannote[2563].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2563].start 17977.72784375
transcript.pyannote[2563].end 18012.22034375
transcript.pyannote[2564].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2564].start 18013.40159375
transcript.pyannote[2564].end 18023.00346875
transcript.pyannote[2565].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2565].start 18023.64471875
transcript.pyannote[2565].end 18054.15471875
transcript.pyannote[2566].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2566].start 18054.96471875
transcript.pyannote[2566].end 18098.02971875
transcript.pyannote[2567].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2567].start 18098.87346875
transcript.pyannote[2567].end 18121.28346875
transcript.pyannote[2568].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2568].start 18121.46909375
transcript.pyannote[2568].end 18124.03409375
transcript.pyannote[2569].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2569].start 18124.40534375
transcript.pyannote[2569].end 18139.45784375
transcript.pyannote[2570].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2570].start 18140.04846875
transcript.pyannote[2570].end 18150.62909375
transcript.pyannote[2571].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2571].start 18151.03409375
transcript.pyannote[2571].end 18176.48159375
transcript.pyannote[2572].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2572].start 18176.66721875
transcript.pyannote[2572].end 18221.63909375
transcript.pyannote[2573].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2573].start 18222.16221875
transcript.pyannote[2573].end 18225.09846875
transcript.pyannote[2574].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2574].start 18225.55409375
transcript.pyannote[2574].end 18299.71971875
transcript.pyannote[2575].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2575].start 18300.02346875
transcript.pyannote[2575].end 18306.55409375
transcript.pyannote[2576].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2576].start 18306.62159375
transcript.pyannote[2576].end 18306.65534375
transcript.pyannote[2577].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2577].start 18306.65534375
transcript.pyannote[2577].end 18306.95909375
transcript.pyannote[2578].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2578].start 18306.95909375
transcript.pyannote[2578].end 18355.37346875
transcript.pyannote[2579].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2579].start 18355.76159375
transcript.pyannote[2579].end 18357.06096875
transcript.pyannote[2580].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2580].start 18357.41534375
transcript.pyannote[2580].end 18407.83784375
transcript.pyannote[2581].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2581].start 18408.41159375
transcript.pyannote[2581].end 18408.54659375
transcript.pyannote[2582].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2582].start 18409.35659375
transcript.pyannote[2582].end 18426.56909375
transcript.pyannote[2583].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2583].start 18426.95721875
transcript.pyannote[2583].end 18458.12534375
transcript.pyannote[2584].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2584].start 18458.51346875
transcript.pyannote[2584].end 18490.69409375
transcript.pyannote[2585].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2585].start 18491.47034375
transcript.pyannote[2585].end 18500.41409375
transcript.pyannote[2586].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2586].start 18501.00471875
transcript.pyannote[2586].end 18502.15221875
transcript.pyannote[2587].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2587].start 18502.45596875
transcript.pyannote[2587].end 18533.86034375
transcript.pyannote[2588].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2588].start 18534.06284375
transcript.pyannote[2588].end 18600.02721875
transcript.pyannote[2589].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2589].start 18600.19596875
transcript.pyannote[2589].end 18635.29596875
transcript.pyannote[2590].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2590].start 18635.71784375
transcript.pyannote[2590].end 18650.63534375
transcript.pyannote[2591].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2591].start 18651.17534375
transcript.pyannote[2591].end 18697.90221875
transcript.pyannote[2592].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2592].start 18698.07096875
transcript.pyannote[2592].end 18713.51159375
transcript.pyannote[2593].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2593].start 18714.11909375
transcript.pyannote[2593].end 18719.75534375
transcript.pyannote[2594].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2594].start 18720.29534375
transcript.pyannote[2594].end 18727.41659375
transcript.pyannote[2595].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2595].start 18727.58534375
transcript.pyannote[2595].end 18774.68346875
transcript.pyannote[2596].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2596].start 18774.90284375
transcript.pyannote[2596].end 18778.91909375
transcript.pyannote[2597].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2597].start 18777.63659375
transcript.pyannote[2597].end 18777.70409375
transcript.pyannote[2598].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2598].start 18778.91909375
transcript.pyannote[2598].end 18778.98659375
transcript.pyannote[2599].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2599].start 18778.98659375
transcript.pyannote[2599].end 18780.03284375
transcript.pyannote[2600].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2600].start 18780.03284375
transcript.pyannote[2600].end 18780.79221875
transcript.pyannote[2601].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2601].start 18800.63721875
transcript.pyannote[2601].end 18805.76721875
transcript.pyannote[2602].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2602].start 18810.50909375
transcript.pyannote[2602].end 18814.67721875
transcript.pyannote[2603].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2603].start 18814.96409375
transcript.pyannote[2603].end 18817.51221875
transcript.pyannote[2604].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2604].start 18817.51221875
transcript.pyannote[2604].end 18817.57971875
transcript.pyannote[2605].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2605].start 18817.86659375
transcript.pyannote[2605].end 18817.88346875
transcript.pyannote[2606].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2606].start 18817.88346875
transcript.pyannote[2606].end 18817.90034375
transcript.pyannote[2607].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2607].start 18817.90034375
transcript.pyannote[2607].end 18819.16596875
transcript.pyannote[2608].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2608].start 18817.93409375
transcript.pyannote[2608].end 18818.67659375
transcript.pyannote[2609].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2609].start 18818.74409375
transcript.pyannote[2609].end 18819.11534375
transcript.pyannote[2610].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2610].start 18819.16596875
transcript.pyannote[2610].end 18819.55409375
transcript.pyannote[2611].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2611].start 18819.57096875
transcript.pyannote[2611].end 18819.60471875
transcript.pyannote[2612].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2612].start 18819.60471875
transcript.pyannote[2612].end 18820.87034375
transcript.pyannote[2613].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2613].start 18827.11409375
transcript.pyannote[2613].end 18827.75534375
transcript.pyannote[2614].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2614].start 18828.64971875
transcript.pyannote[2614].end 18849.03471875
transcript.pyannote[2615].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2615].start 18849.64221875
transcript.pyannote[2615].end 18880.23659375
transcript.pyannote[2616].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2616].start 18880.69221875
transcript.pyannote[2616].end 18888.85971875
transcript.pyannote[2617].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2617].start 18889.19721875
transcript.pyannote[2617].end 18986.92034375
transcript.pyannote[2618].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2618].start 18937.54409375
transcript.pyannote[2618].end 18941.59409375
transcript.pyannote[2619].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2619].start 18987.00471875
transcript.pyannote[2619].end 18994.31159375
transcript.pyannote[2620].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2620].start 18994.31159375
transcript.pyannote[2620].end 19026.77909375
transcript.pyannote[2621].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2621].start 19026.93096875
transcript.pyannote[2621].end 19029.76596875
transcript.pyannote[2622].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2622].start 19030.30596875
transcript.pyannote[2622].end 19040.65034375
transcript.pyannote[2623].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2623].start 19039.92471875
transcript.pyannote[2623].end 19042.45596875
transcript.pyannote[2624].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2624].start 19044.12659375
transcript.pyannote[2624].end 19076.89784375
transcript.pyannote[2625].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2625].start 19077.03284375
transcript.pyannote[2625].end 19090.39784375
transcript.pyannote[2626].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2626].start 19091.52846875
transcript.pyannote[2626].end 19097.16471875
transcript.pyannote[2627].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2627].start 19097.11409375
transcript.pyannote[2627].end 19098.83534375
transcript.pyannote[2628].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2628].start 19097.89034375
transcript.pyannote[2628].end 19101.50159375
transcript.pyannote[2629].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2629].start 19099.86471875
transcript.pyannote[2629].end 19104.01596875
transcript.pyannote[2630].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2630].start 19104.28596875
transcript.pyannote[2630].end 19107.54284375
transcript.pyannote[2631].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2631].start 19107.82971875
transcript.pyannote[2631].end 19108.25159375
transcript.pyannote[2632].speaker SPEAKER_22
transcript.pyannote[2632].start 19107.89721875
transcript.pyannote[2632].end 19111.20471875
transcript.pyannote[2633].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2633].start 19110.10784375
transcript.pyannote[2633].end 19110.76596875
transcript.pyannote[2634].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2634].start 19111.15409375
transcript.pyannote[2634].end 19158.87659375
transcript.pyannote[2635].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2635].start 19159.06221875
transcript.pyannote[2635].end 19200.30471875
transcript.pyannote[2636].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2636].start 19200.57471875
transcript.pyannote[2636].end 19205.33346875
transcript.pyannote[2637].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2637].start 19205.26596875
transcript.pyannote[2637].end 19227.45659375
transcript.pyannote[2638].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2638].start 19227.50721875
transcript.pyannote[2638].end 19252.76909375
transcript.pyannote[2639].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2639].start 19251.92534375
transcript.pyannote[2639].end 19308.05159375
transcript.pyannote[2640].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2640].start 19270.60596875
transcript.pyannote[2640].end 19271.12909375
transcript.pyannote[2641].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2641].start 19274.26784375
transcript.pyannote[2641].end 19274.43659375
transcript.pyannote[2642].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2642].start 19308.38909375
transcript.pyannote[2642].end 19315.07159375
transcript.pyannote[2643].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2643].start 19310.02596875
transcript.pyannote[2643].end 19310.05971875
transcript.pyannote[2644].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2644].start 19315.07159375
transcript.pyannote[2644].end 19315.45971875
transcript.pyannote[2645].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2645].start 19315.35846875
transcript.pyannote[2645].end 19333.76909375
transcript.pyannote[2646].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2646].start 19317.24846875
transcript.pyannote[2646].end 19317.56909375
transcript.pyannote[2647].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2647].start 19333.76909375
transcript.pyannote[2647].end 19336.09784375
transcript.pyannote[2648].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2648].start 19336.19909375
transcript.pyannote[2648].end 19337.44784375
transcript.pyannote[2649].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2649].start 19337.56596875
transcript.pyannote[2649].end 19342.34159375
transcript.pyannote[2650].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2650].start 19340.46846875
transcript.pyannote[2650].end 19341.73409375
transcript.pyannote[2651].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2651].start 19341.86909375
transcript.pyannote[2651].end 19345.22721875
transcript.pyannote[2652].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2652].start 19344.48471875
transcript.pyannote[2652].end 19344.92346875
transcript.pyannote[2653].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2653].start 19345.51409375
transcript.pyannote[2653].end 19352.93909375
transcript.pyannote[2654].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2654].start 19346.05409375
transcript.pyannote[2654].end 19346.45909375
transcript.pyannote[2655].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2655].start 19352.51721875
transcript.pyannote[2655].end 19356.61784375
transcript.pyannote[2656].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2656].start 19356.70221875
transcript.pyannote[2656].end 19369.03784375
transcript.pyannote[2657].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2657].start 19360.92096875
transcript.pyannote[2657].end 19361.71409375
transcript.pyannote[2658].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2658].start 19369.03784375
transcript.pyannote[2658].end 19377.74534375
transcript.pyannote[2659].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2659].start 19377.12096875
transcript.pyannote[2659].end 19377.93096875
transcript.pyannote[2660].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2660].start 19377.93096875
transcript.pyannote[2660].end 19392.22409375
transcript.pyannote[2661].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2661].start 19392.52784375
transcript.pyannote[2661].end 19393.08471875
transcript.pyannote[2662].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2662].start 19393.27034375
transcript.pyannote[2662].end 19394.94096875
transcript.pyannote[2663].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2663].start 19395.31221875
transcript.pyannote[2663].end 19405.33596875
transcript.pyannote[2664].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2664].start 19407.14159375
transcript.pyannote[2664].end 19477.34159375
transcript.pyannote[2665].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[2665].start 19414.54971875
transcript.pyannote[2665].end 19414.92096875
transcript.pyannote[2666].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2666].start 19414.92096875
transcript.pyannote[2666].end 19414.93784375
transcript.pyannote[2667].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2667].start 19414.93784375
transcript.pyannote[2667].end 19414.97159375
transcript.pyannote[2668].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2668].start 19433.93909375
transcript.pyannote[2668].end 19434.14159375
transcript.pyannote[2669].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2669].start 19451.10096875
transcript.pyannote[2669].end 19451.99534375
transcript.pyannote[2670].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2670].start 19476.26159375
transcript.pyannote[2670].end 19476.66659375
transcript.pyannote[2671].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2671].start 19477.40909375
transcript.pyannote[2671].end 19492.63034375
transcript.pyannote[2672].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2672].start 19492.90034375
transcript.pyannote[2672].end 19504.76346875
transcript.pyannote[2673].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2673].start 19505.03346875
transcript.pyannote[2673].end 19524.70971875
transcript.pyannote[2674].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2674].start 19524.92909375
transcript.pyannote[2674].end 19525.60409375
transcript.pyannote[2675].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2675].start 19525.60409375
transcript.pyannote[2675].end 19531.00409375
transcript.pyannote[2676].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2676].start 19531.24034375
transcript.pyannote[2676].end 19536.53909375
transcript.pyannote[2677].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2677].start 19532.94471875
transcript.pyannote[2677].end 19533.29909375
transcript.pyannote[2678].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2678].start 19534.31159375
transcript.pyannote[2678].end 19534.61534375
transcript.pyannote[2679].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2679].start 19536.64034375
transcript.pyannote[2679].end 19542.05721875
transcript.pyannote[2680].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2680].start 19540.53846875
transcript.pyannote[2680].end 19542.04034375
transcript.pyannote[2681].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2681].start 19542.05721875
transcript.pyannote[2681].end 19542.10784375
transcript.pyannote[2682].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2682].start 19542.07409375
transcript.pyannote[2682].end 19543.01909375
transcript.pyannote[2683].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2683].start 19543.32284375
transcript.pyannote[2683].end 19543.44096875
transcript.pyannote[2684].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[2684].start 19544.70659375
transcript.pyannote[2684].end 19549.81971875
transcript.pyannote[2685].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2685].start 19578.35534375
transcript.pyannote[2685].end 19580.38034375
transcript.pyannote[2686].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2686].start 19585.24034375
transcript.pyannote[2686].end 19586.23596875
transcript.pyannote[2687].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2687].start 19596.22596875
transcript.pyannote[2687].end 19599.71909375
transcript.pyannote[2688].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2688].start 19600.32659375
transcript.pyannote[2688].end 19601.42346875
transcript.pyannote[2689].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2689].start 19601.96346875
transcript.pyannote[2689].end 19604.56221875
transcript.pyannote[2690].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2690].start 19604.56221875
transcript.pyannote[2690].end 19605.30471875
transcript.pyannote[2691].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2691].start 19607.14409375
transcript.pyannote[2691].end 19612.49346875
transcript.pyannote[2692].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2692].start 19612.49346875
transcript.pyannote[2692].end 19612.86471875
transcript.pyannote[2693].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2693].start 19612.86471875
transcript.pyannote[2693].end 19614.13034375
transcript.pyannote[2694].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2694].start 19614.70409375
transcript.pyannote[2694].end 19619.12534375
transcript.pyannote[2695].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2695].start 19619.42909375
transcript.pyannote[2695].end 19627.42784375
transcript.pyannote[2696].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2696].start 19628.00159375
transcript.pyannote[2696].end 19630.14471875
transcript.pyannote[2697].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2697].start 19630.98846875
transcript.pyannote[2697].end 19633.16534375
transcript.pyannote[2698].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2698].start 19633.78971875
transcript.pyannote[2698].end 19635.39284375
transcript.pyannote[2699].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2699].start 19637.90721875
transcript.pyannote[2699].end 19640.64096875
transcript.pyannote[2700].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2700].start 19641.55221875
transcript.pyannote[2700].end 19647.71159375
transcript.pyannote[2701].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2701].start 19647.99846875
transcript.pyannote[2701].end 19650.31034375
transcript.pyannote[2702].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2702].start 19650.73221875
transcript.pyannote[2702].end 19656.65534375
transcript.pyannote[2703].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2703].start 19657.06034375
transcript.pyannote[2703].end 19669.27784375
transcript.pyannote[2704].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2704].start 19669.91909375
transcript.pyannote[2704].end 19674.32346875
transcript.pyannote[2705].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2705].start 19674.96471875
transcript.pyannote[2705].end 19681.49534375
transcript.pyannote[2706].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2706].start 19682.27159375
transcript.pyannote[2706].end 19683.46971875
transcript.pyannote[2707].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2707].start 19684.38096875
transcript.pyannote[2707].end 19686.43971875
transcript.pyannote[2708].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2708].start 19687.09784375
transcript.pyannote[2708].end 19688.02596875
transcript.pyannote[2709].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2709].start 19688.71784375
transcript.pyannote[2709].end 19690.54034375
transcript.pyannote[2710].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2710].start 19690.69221875
transcript.pyannote[2710].end 19692.97034375
transcript.pyannote[2711].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2711].start 19695.14721875
transcript.pyannote[2711].end 19696.36221875
transcript.pyannote[2712].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2712].start 19697.67846875
transcript.pyannote[2712].end 19698.15096875
transcript.pyannote[2713].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2713].start 19698.74159375
transcript.pyannote[2713].end 19699.39971875
transcript.pyannote[2714].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2714].start 19699.75409375
transcript.pyannote[2714].end 19701.03659375
transcript.pyannote[2715].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2715].start 19701.27284375
transcript.pyannote[2715].end 19706.43659375
transcript.pyannote[2716].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2716].start 19706.92596875
transcript.pyannote[2716].end 19709.23784375
transcript.pyannote[2717].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2717].start 19709.79471875
transcript.pyannote[2717].end 19714.31721875
transcript.pyannote[2718].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2718].start 19715.14409375
transcript.pyannote[2718].end 19730.46659375
transcript.pyannote[2719].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2719].start 19730.63534375
transcript.pyannote[2719].end 19736.69346875
transcript.pyannote[2720].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2720].start 19736.77784375
transcript.pyannote[2720].end 19745.80596875
transcript.pyannote[2721].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2721].start 19744.13534375
transcript.pyannote[2721].end 19744.55721875
transcript.pyannote[2722].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2722].start 19745.21534375
transcript.pyannote[2722].end 19750.73346875
transcript.pyannote[2723].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2723].start 19751.17221875
transcript.pyannote[2723].end 19756.11659375
transcript.pyannote[2724].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2724].start 19756.52159375
transcript.pyannote[2724].end 19758.12471875
transcript.pyannote[2725].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2725].start 19758.66471875
transcript.pyannote[2725].end 19762.86659375
transcript.pyannote[2726].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2726].start 19763.44034375
transcript.pyannote[2726].end 19792.53284375
transcript.pyannote[2727].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2727].start 19793.08971875
transcript.pyannote[2727].end 19793.98409375
transcript.pyannote[2728].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2728].start 19795.33409375
transcript.pyannote[2728].end 19798.03409375
transcript.pyannote[2729].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2729].start 19798.89471875
transcript.pyannote[2729].end 19799.68784375
transcript.pyannote[2730].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2730].start 19799.99159375
transcript.pyannote[2730].end 19800.76784375
transcript.pyannote[2731].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2731].start 19801.51034375
transcript.pyannote[2731].end 19802.47221875
transcript.pyannote[2732].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2732].start 19803.09659375
transcript.pyannote[2732].end 19806.43784375
transcript.pyannote[2733].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2733].start 19807.07909375
transcript.pyannote[2733].end 19810.28534375
transcript.pyannote[2734].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2734].start 19810.79159375
transcript.pyannote[2734].end 19816.14096875
transcript.pyannote[2735].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2735].start 19812.98534375
transcript.pyannote[2735].end 19813.37346875
transcript.pyannote[2736].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2736].start 19816.27596875
transcript.pyannote[2736].end 19858.63221875
transcript.pyannote[2737].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2737].start 19859.25659375
transcript.pyannote[2737].end 19862.83409375
transcript.pyannote[2738].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2738].start 19863.37409375
transcript.pyannote[2738].end 19877.07659375
transcript.pyannote[2739].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2739].start 19878.64596875
transcript.pyannote[2739].end 19880.09721875
transcript.pyannote[2740].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2740].start 19880.58659375
transcript.pyannote[2740].end 19881.76784375
transcript.pyannote[2741].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2741].start 19882.51034375
transcript.pyannote[2741].end 19884.24846875
transcript.pyannote[2742].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2742].start 19884.61971875
transcript.pyannote[2742].end 19886.50971875
transcript.pyannote[2743].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2743].start 19886.64471875
transcript.pyannote[2743].end 19888.97346875
transcript.pyannote[2744].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2744].start 19890.59346875
transcript.pyannote[2744].end 19891.94346875
transcript.pyannote[2745].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2745].start 19892.31471875
transcript.pyannote[2745].end 19893.44534375
transcript.pyannote[2746].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2746].start 19893.17534375
transcript.pyannote[2746].end 19894.25534375
transcript.pyannote[2747].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2747].start 19893.74909375
transcript.pyannote[2747].end 19894.27221875
transcript.pyannote[2748].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2748].start 19894.27221875
transcript.pyannote[2748].end 19901.76471875
transcript.pyannote[2749].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2749].start 19897.03971875
transcript.pyannote[2749].end 19897.39409375
transcript.pyannote[2750].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2750].start 19900.21221875
transcript.pyannote[2750].end 19900.95471875
transcript.pyannote[2751].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2751].start 19901.61284375
transcript.pyannote[2751].end 19902.37221875
transcript.pyannote[2752].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2752].start 19903.04721875
transcript.pyannote[2752].end 19904.70096875
transcript.pyannote[2753].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2753].start 19905.13971875
transcript.pyannote[2753].end 19906.18596875
transcript.pyannote[2754].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2754].start 19906.48971875
transcript.pyannote[2754].end 19907.40096875
transcript.pyannote[2755].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2755].start 19907.95784375
transcript.pyannote[2755].end 19909.76346875
transcript.pyannote[2756].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2756].start 19910.11784375
transcript.pyannote[2756].end 19911.94034375
transcript.pyannote[2757].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2757].start 19912.58159375
transcript.pyannote[2757].end 19914.38721875
transcript.pyannote[2758].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2758].start 19915.16346875
transcript.pyannote[2758].end 19926.11534375
transcript.pyannote[2759].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2759].start 19926.57096875
transcript.pyannote[2759].end 19926.67221875
transcript.pyannote[2760].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2760].start 19926.82409375
transcript.pyannote[2760].end 19929.49034375
transcript.pyannote[2761].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2761].start 19929.97971875
transcript.pyannote[2761].end 19939.91909375
transcript.pyannote[2762].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2762].start 19940.49284375
transcript.pyannote[2762].end 19942.26471875
transcript.pyannote[2763].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2763].start 19942.85534375
transcript.pyannote[2763].end 19945.67346875
transcript.pyannote[2764].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2764].start 19947.07409375
transcript.pyannote[2764].end 19949.03159375
transcript.pyannote[2765].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2765].start 19949.60534375
transcript.pyannote[2765].end 19951.25909375
transcript.pyannote[2766].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2766].start 19951.44471875
transcript.pyannote[2766].end 19954.11096875
transcript.pyannote[2767].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2767].start 19954.51596875
transcript.pyannote[2767].end 19955.10659375
transcript.pyannote[2768].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2768].start 19955.61284375
transcript.pyannote[2768].end 19962.63284375
transcript.pyannote[2769].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2769].start 19962.63284375
transcript.pyannote[2769].end 19962.83534375
transcript.pyannote[2770].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2770].start 19962.83534375
transcript.pyannote[2770].end 19962.86909375
transcript.pyannote[2771].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2771].start 19964.03346875
transcript.pyannote[2771].end 19965.77159375
transcript.pyannote[2772].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2772].start 19965.90659375
transcript.pyannote[2772].end 19968.87659375
transcript.pyannote[2773].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2773].start 19968.94409375
transcript.pyannote[2773].end 19972.72409375
transcript.pyannote[2774].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2774].start 19972.99409375
transcript.pyannote[2774].end 19975.10346875
transcript.pyannote[2775].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2775].start 19976.13284375
transcript.pyannote[2775].end 19980.60471875
transcript.pyannote[2776].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2776].start 19980.97596875
transcript.pyannote[2776].end 19986.27471875
transcript.pyannote[2777].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2777].start 19986.76409375
transcript.pyannote[2777].end 19988.63721875
transcript.pyannote[2778].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2778].start 19989.10971875
transcript.pyannote[2778].end 19990.78034375
transcript.pyannote[2779].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2779].start 19991.43846875
transcript.pyannote[2779].end 19992.48471875
transcript.pyannote[2780].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2780].start 19993.00784375
transcript.pyannote[2780].end 19995.03284375
transcript.pyannote[2781].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2781].start 19995.18471875
transcript.pyannote[2781].end 19995.55596875
transcript.pyannote[2782].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2782].start 19995.87659375
transcript.pyannote[2782].end 20000.21346875
transcript.pyannote[2783].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2783].start 20001.31034375
transcript.pyannote[2783].end 20002.35659375
transcript.pyannote[2784].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2784].start 20003.30159375
transcript.pyannote[2784].end 20006.35596875
transcript.pyannote[2785].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2785].start 20006.81159375
transcript.pyannote[2785].end 20009.71409375
transcript.pyannote[2786].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2786].start 20010.62534375
transcript.pyannote[2786].end 20012.05971875
transcript.pyannote[2787].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2787].start 20012.78534375
transcript.pyannote[2787].end 20014.47284375
transcript.pyannote[2788].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2788].start 20015.02971875
transcript.pyannote[2788].end 20021.15534375
transcript.pyannote[2789].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2789].start 20021.81346875
transcript.pyannote[2789].end 20022.89346875
transcript.pyannote[2790].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2790].start 20023.19721875
transcript.pyannote[2790].end 20024.76659375
transcript.pyannote[2791].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2791].start 20024.98596875
transcript.pyannote[2791].end 20025.05346875
transcript.pyannote[2792].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2792].start 20025.05346875
transcript.pyannote[2792].end 20026.62284375
transcript.pyannote[2793].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2793].start 20026.62284375
transcript.pyannote[2793].end 20026.97721875
transcript.pyannote[2794].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2794].start 20026.99409375
transcript.pyannote[2794].end 20027.02784375
transcript.pyannote[2795].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2795].start 20027.02784375
transcript.pyannote[2795].end 20043.10971875
transcript.pyannote[2796].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2796].start 20027.09534375
transcript.pyannote[2796].end 20027.61846875
transcript.pyannote[2797].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2797].start 20031.60096875
transcript.pyannote[2797].end 20031.61784375
transcript.pyannote[2798].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2798].start 20043.39659375
transcript.pyannote[2798].end 20043.85221875
transcript.pyannote[2799].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2799].start 20044.12221875
transcript.pyannote[2799].end 20044.62846875
transcript.pyannote[2800].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2800].start 20045.20221875
transcript.pyannote[2800].end 20046.51846875
transcript.pyannote[2801].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2801].start 20046.83909375
transcript.pyannote[2801].end 20047.80096875
transcript.pyannote[2802].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2802].start 20049.42096875
transcript.pyannote[2802].end 20054.70284375
transcript.pyannote[2803].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2803].start 20055.02346875
transcript.pyannote[2803].end 20055.09096875
transcript.pyannote[2804].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2804].start 20055.09096875
transcript.pyannote[2804].end 20055.34409375
transcript.pyannote[2805].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2805].start 20055.34409375
transcript.pyannote[2805].end 20055.79971875
transcript.pyannote[2806].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2806].start 20055.37784375
transcript.pyannote[2806].end 20056.10346875
transcript.pyannote[2807].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2807].start 20056.10346875
transcript.pyannote[2807].end 20056.87971875
transcript.pyannote[2808].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2808].start 20056.23846875
transcript.pyannote[2808].end 20056.66034375
transcript.pyannote[2809].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2809].start 20057.03159375
transcript.pyannote[2809].end 20057.04846875
transcript.pyannote[2810].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2810].start 20057.52096875
transcript.pyannote[2810].end 20059.46159375
transcript.pyannote[2811].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2811].start 20059.46159375
transcript.pyannote[2811].end 20059.69784375
transcript.pyannote[2812].speaker SPEAKER_11
transcript.pyannote[2812].start 20060.50784375
transcript.pyannote[2812].end 20067.67971875
transcript.pyannote[2813].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2813].start 20067.73034375
transcript.pyannote[2813].end 20069.45159375
transcript.pyannote[2814].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2814].start 20070.04221875
transcript.pyannote[2814].end 20071.94909375
transcript.pyannote[2815].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2815].start 20083.99784375
transcript.pyannote[2815].end 20087.20409375
transcript.pyannote[2816].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2816].start 20087.76096875
transcript.pyannote[2816].end 20089.39784375
transcript.pyannote[2817].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2817].start 20091.05159375
transcript.pyannote[2817].end 20091.67596875
transcript.pyannote[2818].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2818].start 20091.67596875
transcript.pyannote[2818].end 20091.70971875
transcript.pyannote[2819].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2819].start 20091.84471875
transcript.pyannote[2819].end 20093.05971875
transcript.pyannote[2820].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2820].start 20094.20721875
transcript.pyannote[2820].end 20094.79784375
transcript.pyannote[2821].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2821].start 20095.08471875
transcript.pyannote[2821].end 20098.42596875
transcript.pyannote[2822].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2822].start 20098.45971875
transcript.pyannote[2822].end 20102.91471875
transcript.pyannote[2823].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2823].start 20103.35346875
transcript.pyannote[2823].end 20106.32346875
transcript.pyannote[2824].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2824].start 20107.11659375
transcript.pyannote[2824].end 20112.93846875
transcript.pyannote[2825].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2825].start 20113.54596875
transcript.pyannote[2825].end 20115.82409375
transcript.pyannote[2826].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2826].start 20116.27971875
transcript.pyannote[2826].end 20119.09784375
transcript.pyannote[2827].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2827].start 20119.41846875
transcript.pyannote[2827].end 20123.58659375
transcript.pyannote[2828].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2828].start 20124.07596875
transcript.pyannote[2828].end 20128.91909375
transcript.pyannote[2829].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2829].start 20129.49284375
transcript.pyannote[2829].end 20129.83034375
transcript.pyannote[2830].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2830].start 20130.62346875
transcript.pyannote[2830].end 20131.23096875
transcript.pyannote[2831].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2831].start 20131.58534375
transcript.pyannote[2831].end 20133.64409375
transcript.pyannote[2832].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2832].start 20134.55534375
transcript.pyannote[2832].end 20137.03596875
transcript.pyannote[2833].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2833].start 20137.81221875
transcript.pyannote[2833].end 20138.40284375
transcript.pyannote[2834].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2834].start 20138.95971875
transcript.pyannote[2834].end 20141.82846875
transcript.pyannote[2835].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2835].start 20142.18284375
transcript.pyannote[2835].end 20143.70159375
transcript.pyannote[2836].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2836].start 20143.97159375
transcript.pyannote[2836].end 20146.28346875
transcript.pyannote[2837].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2837].start 20147.21159375
transcript.pyannote[2837].end 20153.55659375
transcript.pyannote[2838].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2838].start 20154.31596875
transcript.pyannote[2838].end 20158.93971875
transcript.pyannote[2839].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2839].start 20159.54721875
transcript.pyannote[2839].end 20162.16284375
transcript.pyannote[2840].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2840].start 20162.51721875
transcript.pyannote[2840].end 20166.38159375
transcript.pyannote[2841].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2841].start 20167.00596875
transcript.pyannote[2841].end 20168.55846875
transcript.pyannote[2842].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2842].start 20168.76096875
transcript.pyannote[2842].end 20170.85346875
transcript.pyannote[2843].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2843].start 20171.69721875
transcript.pyannote[2843].end 20188.43721875
transcript.pyannote[2844].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2844].start 20188.89284375
transcript.pyannote[2844].end 20191.03596875
transcript.pyannote[2845].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2845].start 20191.50846875
transcript.pyannote[2845].end 20192.25096875
transcript.pyannote[2846].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2846].start 20192.31846875
transcript.pyannote[2846].end 20198.02221875
transcript.pyannote[2847].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2847].start 20199.11909375
transcript.pyannote[2847].end 20202.47721875
transcript.pyannote[2848].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2848].start 20203.01721875
transcript.pyannote[2848].end 20207.79284375
transcript.pyannote[2849].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2849].start 20208.24846875
transcript.pyannote[2849].end 20212.18034375
transcript.pyannote[2850].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2850].start 20212.61909375
transcript.pyannote[2850].end 20214.86346875
transcript.pyannote[2851].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2851].start 20216.12909375
transcript.pyannote[2851].end 20217.98534375
transcript.pyannote[2852].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2852].start 20218.91346875
transcript.pyannote[2852].end 20224.24596875
transcript.pyannote[2853].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2853].start 20224.78596875
transcript.pyannote[2853].end 20228.29596875
transcript.pyannote[2854].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2854].start 20228.44784375
transcript.pyannote[2854].end 20235.55221875
transcript.pyannote[2855].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2855].start 20235.65346875
transcript.pyannote[2855].end 20237.39159375
transcript.pyannote[2856].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2856].start 20238.10034375
transcript.pyannote[2856].end 20239.80471875
transcript.pyannote[2857].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2857].start 20240.95221875
transcript.pyannote[2857].end 20251.12784375
transcript.pyannote[2858].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2858].start 20251.60034375
transcript.pyannote[2858].end 20252.08971875
transcript.pyannote[2859].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2859].start 20252.54534375
transcript.pyannote[2859].end 20253.22034375
transcript.pyannote[2860].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2860].start 20254.43534375
transcript.pyannote[2860].end 20255.80221875
transcript.pyannote[2861].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2861].start 20257.16909375
transcript.pyannote[2861].end 20258.02971875
transcript.pyannote[2862].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2862].start 20258.70471875
transcript.pyannote[2862].end 20260.07159375
transcript.pyannote[2863].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2863].start 20260.25721875
transcript.pyannote[2863].end 20261.89409375
transcript.pyannote[2864].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2864].start 20261.92784375
transcript.pyannote[2864].end 20265.69096875
transcript.pyannote[2865].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2865].start 20266.43346875
transcript.pyannote[2865].end 20267.09159375
transcript.pyannote[2866].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2866].start 20267.68221875
transcript.pyannote[2866].end 20272.96409375
transcript.pyannote[2867].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2867].start 20273.84159375
transcript.pyannote[2867].end 20279.88284375
transcript.pyannote[2868].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2868].start 20280.28784375
transcript.pyannote[2868].end 20292.50534375
transcript.pyannote[2869].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2869].start 20293.34909375
transcript.pyannote[2869].end 20296.06596875
transcript.pyannote[2870].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2870].start 20296.18409375
transcript.pyannote[2870].end 20299.45784375
transcript.pyannote[2871].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2871].start 20299.89659375
transcript.pyannote[2871].end 20317.26096875
transcript.pyannote[2872].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2872].start 20318.35784375
transcript.pyannote[2872].end 20319.33659375
transcript.pyannote[2873].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2873].start 20320.21409375
transcript.pyannote[2873].end 20405.97284375
transcript.pyannote[2874].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2874].start 20405.46659375
transcript.pyannote[2874].end 20412.70596875
transcript.pyannote[2875].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2875].start 20413.19534375
transcript.pyannote[2875].end 20415.20346875
transcript.pyannote[2876].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2876].start 20415.79409375
transcript.pyannote[2876].end 20420.11409375
transcript.pyannote[2877].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2877].start 20420.78909375
transcript.pyannote[2877].end 20422.84784375
transcript.pyannote[2878].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2878].start 20423.32034375
transcript.pyannote[2878].end 20433.10784375
transcript.pyannote[2879].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2879].start 20433.96846875
transcript.pyannote[2879].end 20436.16221875
transcript.pyannote[2880].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2880].start 20434.55909375
transcript.pyannote[2880].end 20435.40284375
transcript.pyannote[2881].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2881].start 20436.36471875
transcript.pyannote[2881].end 20437.42784375
transcript.pyannote[2882].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2882].start 20437.78221875
transcript.pyannote[2882].end 20440.21221875
transcript.pyannote[2883].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2883].start 20437.79909375
transcript.pyannote[2883].end 20448.61596875
transcript.pyannote[2884].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2884].start 20441.03909375
transcript.pyannote[2884].end 20441.15721875
transcript.pyannote[2885].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2885].start 20449.25721875
transcript.pyannote[2885].end 20456.78346875
transcript.pyannote[2886].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2886].start 20457.66096875
transcript.pyannote[2886].end 20460.31034375
transcript.pyannote[2887].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2887].start 20461.74471875
transcript.pyannote[2887].end 20465.64284375
transcript.pyannote[2888].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2888].start 20466.16596875
transcript.pyannote[2888].end 20472.00471875
transcript.pyannote[2889].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2889].start 20472.47721875
transcript.pyannote[2889].end 20474.04659375
transcript.pyannote[2890].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2890].start 20474.48534375
transcript.pyannote[2890].end 20476.88159375
transcript.pyannote[2891].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2891].start 20477.72534375
transcript.pyannote[2891].end 20480.02034375
transcript.pyannote[2892].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2892].start 20480.52659375
transcript.pyannote[2892].end 20483.34471875
transcript.pyannote[2893].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2893].start 20484.05346875
transcript.pyannote[2893].end 20487.90096875
transcript.pyannote[2894].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2894].start 20488.82909375
transcript.pyannote[2894].end 20491.64721875
transcript.pyannote[2895].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2895].start 20491.81596875
transcript.pyannote[2895].end 20504.42159375
transcript.pyannote[2896].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2896].start 20504.74221875
transcript.pyannote[2896].end 20508.70784375
transcript.pyannote[2897].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2897].start 20509.36596875
transcript.pyannote[2897].end 20511.47534375
transcript.pyannote[2898].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2898].start 20511.64409375
transcript.pyannote[2898].end 20527.70909375
transcript.pyannote[2899].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2899].start 20528.29971875
transcript.pyannote[2899].end 20539.40346875
transcript.pyannote[2900].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2900].start 20538.98159375
transcript.pyannote[2900].end 20545.68096875
transcript.pyannote[2901].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2901].start 20539.70721875
transcript.pyannote[2901].end 20539.74096875
transcript.pyannote[2902].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2902].start 20539.79159375
transcript.pyannote[2902].end 20541.44534375
transcript.pyannote[2903].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2903].start 20542.12034375
transcript.pyannote[2903].end 20552.34659375
transcript.pyannote[2904].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2904].start 20551.70534375
transcript.pyannote[2904].end 20558.75909375
transcript.pyannote[2905].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[2905].start 20552.34659375
transcript.pyannote[2905].end 20552.44784375
transcript.pyannote[2906].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2906].start 20552.44784375
transcript.pyannote[2906].end 20552.51534375
transcript.pyannote[2907].speaker SPEAKER_21
transcript.pyannote[2907].start 20552.51534375
transcript.pyannote[2907].end 20552.63346875
transcript.pyannote[2908].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2908].start 20552.63346875
transcript.pyannote[2908].end 20553.42659375
transcript.pyannote[2909].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2909].start 20557.51034375
transcript.pyannote[2909].end 20575.39784375
transcript.pyannote[2910].speaker SPEAKER_25
transcript.pyannote[2910].start 20564.44596875
transcript.pyannote[2910].end 20570.45346875
transcript.pyannote[2911].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2911].start 20574.30096875
transcript.pyannote[2911].end 20574.62159375
transcript.pyannote[2912].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2912].start 20575.21221875
transcript.pyannote[2912].end 20577.35534375
transcript.pyannote[2913].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2913].start 20577.40596875
transcript.pyannote[2913].end 20577.43971875
transcript.pyannote[2914].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2914].start 20577.59159375
transcript.pyannote[2914].end 20588.35784375
transcript.pyannote[2915].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2915].start 20577.69284375
transcript.pyannote[2915].end 20578.03034375
transcript.pyannote[2916].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2916].start 20588.40846875
transcript.pyannote[2916].end 20591.74971875
transcript.pyannote[2917].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2917].start 20591.83409375
transcript.pyannote[2917].end 20592.62721875
transcript.pyannote[2918].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2918].start 20592.79596875
transcript.pyannote[2918].end 20595.59721875
transcript.pyannote[2919].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2919].start 20595.93471875
transcript.pyannote[2919].end 20607.10596875
transcript.pyannote[2920].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2920].start 20607.25784375
transcript.pyannote[2920].end 20619.03659375
transcript.pyannote[2921].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2921].start 20619.64409375
transcript.pyannote[2921].end 20620.48784375
transcript.pyannote[2922].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2922].start 20620.94346875
transcript.pyannote[2922].end 20623.52534375
transcript.pyannote[2923].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2923].start 20624.35221875
transcript.pyannote[2923].end 20624.62221875
transcript.pyannote[2924].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2924].start 20625.46596875
transcript.pyannote[2924].end 20626.22534375
transcript.pyannote[2925].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2925].start 20628.19971875
transcript.pyannote[2925].end 20633.24534375
transcript.pyannote[2926].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2926].start 20628.43596875
transcript.pyannote[2926].end 20628.72284375
transcript.pyannote[2927].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[2927].start 20628.72284375
transcript.pyannote[2927].end 20628.80721875
transcript.pyannote[2928].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2928].start 20628.80721875
transcript.pyannote[2928].end 20628.89159375
transcript.pyannote[2929].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2929].start 20628.89159375
transcript.pyannote[2929].end 20629.11096875
transcript.pyannote[2930].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2930].start 20629.17846875
transcript.pyannote[2930].end 20629.34721875
transcript.pyannote[2931].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2931].start 20629.48221875
transcript.pyannote[2931].end 20629.54971875
transcript.pyannote[2932].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2932].start 20633.78534375
transcript.pyannote[2932].end 20636.21534375
transcript.pyannote[2933].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2933].start 20636.51909375
transcript.pyannote[2933].end 20640.21471875
transcript.pyannote[2934].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2934].start 20640.67034375
transcript.pyannote[2934].end 20642.77971875
transcript.pyannote[2935].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[2935].start 20641.05846875
transcript.pyannote[2935].end 20641.59846875
transcript.pyannote[2936].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2936].start 20643.40409375
transcript.pyannote[2936].end 20650.30596875
transcript.pyannote[2937].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2937].start 20660.68409375
transcript.pyannote[2937].end 20664.59909375
transcript.pyannote[2938].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2938].start 20665.30784375
transcript.pyannote[2938].end 20668.46346875
transcript.pyannote[2939].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2939].start 20668.75034375
transcript.pyannote[2939].end 20669.30721875
transcript.pyannote[2940].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2940].start 20669.37471875
transcript.pyannote[2940].end 20672.96909375
transcript.pyannote[2941].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2941].start 20673.47534375
transcript.pyannote[2941].end 20674.18409375
transcript.pyannote[2942].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2942].start 20673.79596875
transcript.pyannote[2942].end 20676.05721875
transcript.pyannote[2943].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2943].start 20676.22596875
transcript.pyannote[2943].end 20677.17096875
transcript.pyannote[2944].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2944].start 20677.06971875
transcript.pyannote[2944].end 20678.13284375
transcript.pyannote[2945].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2945].start 20678.13284375
transcript.pyannote[2945].end 20682.36846875
transcript.pyannote[2946].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[2946].start 20681.37284375
transcript.pyannote[2946].end 20682.28409375
transcript.pyannote[2947].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2947].start 20682.60471875
transcript.pyannote[2947].end 20682.97596875
transcript.pyannote[2948].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2948].start 20683.29659375
transcript.pyannote[2948].end 20782.42034375
transcript.pyannote[2949].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2949].start 20782.03221875
transcript.pyannote[2949].end 20849.97096875
transcript.pyannote[2950].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2950].start 20786.41971875
transcript.pyannote[2950].end 20786.57159375
transcript.pyannote[2951].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2951].start 20849.97096875
transcript.pyannote[2951].end 20858.93159375
transcript.pyannote[2952].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2952].start 20859.53909375
transcript.pyannote[2952].end 20888.15909375
transcript.pyannote[2953].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2953].start 20868.68534375
transcript.pyannote[2953].end 20873.12346875
transcript.pyannote[2954].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2954].start 20888.15909375
transcript.pyannote[2954].end 20947.96409375
transcript.pyannote[2955].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2955].start 20947.96409375
transcript.pyannote[2955].end 20948.77409375
transcript.pyannote[2956].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2956].start 20948.77409375
transcript.pyannote[2956].end 20948.89221875
transcript.pyannote[2957].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2957].start 20948.89221875
transcript.pyannote[2957].end 20965.88534375
transcript.pyannote[2958].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2958].start 20962.02096875
transcript.pyannote[2958].end 20962.32471875
transcript.pyannote[2959].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2959].start 20962.32471875
transcript.pyannote[2959].end 20962.37534375
transcript.pyannote[2960].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2960].start 20965.88534375
transcript.pyannote[2960].end 20965.90221875
transcript.pyannote[2961].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2961].start 20966.02034375
transcript.pyannote[2961].end 20966.56034375
transcript.pyannote[2962].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2962].start 20966.32409375
transcript.pyannote[2962].end 20966.34096875
transcript.pyannote[2963].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2963].start 20966.34096875
transcript.pyannote[2963].end 20966.35784375
transcript.pyannote[2964].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2964].start 20966.35784375
transcript.pyannote[2964].end 20969.59784375
transcript.pyannote[2965].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2965].start 20970.17159375
transcript.pyannote[2965].end 20977.39409375
transcript.pyannote[2966].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[2966].start 20978.49096875
transcript.pyannote[2966].end 20979.09846875
transcript.pyannote[2967].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2967].start 20979.09846875
transcript.pyannote[2967].end 20981.76471875
transcript.pyannote[2968].speaker SPEAKER_31
transcript.pyannote[2968].start 20982.70971875
transcript.pyannote[2968].end 21007.19534375
transcript.pyannote[2969].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2969].start 21007.19534375
transcript.pyannote[2969].end 21026.97284375
transcript.pyannote[2970].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2970].start 21026.97284375
transcript.pyannote[2970].end 21037.11471875
transcript.pyannote[2971].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[2971].start 21032.81159375
transcript.pyannote[2971].end 21034.75221875
transcript.pyannote[2972].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2972].start 21037.46909375
transcript.pyannote[2972].end 21056.03159375
transcript.pyannote[2973].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2973].start 21054.64784375
transcript.pyannote[2973].end 21055.32284375
transcript.pyannote[2974].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2974].start 21056.03159375
transcript.pyannote[2974].end 21071.97846875
transcript.pyannote[2975].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2975].start 21059.00159375
transcript.pyannote[2975].end 21059.55846875
transcript.pyannote[2976].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[2976].start 21062.79846875
transcript.pyannote[2976].end 21063.74346875
transcript.pyannote[2977].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[2977].start 21063.74346875
transcript.pyannote[2977].end 21063.81096875
transcript.pyannote[2978].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2978].start 21071.97846875
transcript.pyannote[2978].end 21095.80596875
transcript.pyannote[2979].speaker SPEAKER_19
transcript.pyannote[2979].start 21096.32909375
transcript.pyannote[2979].end 21096.34596875
transcript.pyannote[2980].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2980].start 21096.34596875
transcript.pyannote[2980].end 21132.96471875
transcript.pyannote[2981].speaker SPEAKER_14
transcript.pyannote[2981].start 21103.70346875
transcript.pyannote[2981].end 21104.20971875
transcript.pyannote[2982].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2982].start 21133.80846875
transcript.pyannote[2982].end 21135.64784375
transcript.pyannote[2983].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[2983].start 21136.91346875
transcript.pyannote[2983].end 21154.83471875
transcript.pyannote[2984].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2984].start 21141.06471875
transcript.pyannote[2984].end 21141.58784375
transcript.pyannote[2985].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2985].start 21154.83471875
transcript.pyannote[2985].end 21194.08596875
transcript.pyannote[2986].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2986].start 21194.10284375
transcript.pyannote[2986].end 21255.62909375
transcript.pyannote[2987].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2987].start 21255.86534375
transcript.pyannote[2987].end 21283.28721875
transcript.pyannote[2988].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2988].start 21283.43909375
transcript.pyannote[2988].end 21289.22721875
transcript.pyannote[2989].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2989].start 21289.22721875
transcript.pyannote[2989].end 21289.37909375
transcript.pyannote[2990].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2990].start 21289.42971875
transcript.pyannote[2990].end 21291.03284375
transcript.pyannote[2991].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2991].start 21291.03284375
transcript.pyannote[2991].end 21291.04971875
transcript.pyannote[2992].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2992].start 21291.04971875
transcript.pyannote[2992].end 21291.20159375
transcript.pyannote[2993].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2993].start 21291.20159375
transcript.pyannote[2993].end 21333.13596875
transcript.pyannote[2994].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2994].start 21333.25409375
transcript.pyannote[2994].end 21346.21409375
transcript.pyannote[2995].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2995].start 21336.51096875
transcript.pyannote[2995].end 21337.00034375
transcript.pyannote[2996].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[2996].start 21338.89034375
transcript.pyannote[2996].end 21339.78471875
transcript.pyannote[2997].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2997].start 21346.29846875
transcript.pyannote[2997].end 21349.89284375
transcript.pyannote[2998].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2998].start 21350.02784375
transcript.pyannote[2998].end 21352.13721875
transcript.pyannote[2999].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[2999].start 21352.42409375
transcript.pyannote[2999].end 21354.88784375
transcript.pyannote[3000].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[3000].start 21355.09034375
transcript.pyannote[3000].end 21357.63846875
transcript.pyannote[3001].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[3001].start 21357.82409375
transcript.pyannote[3001].end 21361.70534375
transcript.pyannote[3002].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[3002].start 21361.92471875
transcript.pyannote[3002].end 21365.97471875
transcript.pyannote[3003].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[3003].start 21366.21096875
transcript.pyannote[3003].end 21375.32346875
transcript.pyannote[3004].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3004].start 21375.32346875
transcript.pyannote[3004].end 21383.94659375
transcript.pyannote[3005].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[3005].start 21384.09846875
transcript.pyannote[3005].end 21384.31784375
transcript.pyannote[3006].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3006].start 21384.25034375
transcript.pyannote[3006].end 21397.41284375
transcript.pyannote[3007].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3007].start 21397.63221875
transcript.pyannote[3007].end 21401.96909375
transcript.pyannote[3008].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3008].start 21402.45846875
transcript.pyannote[3008].end 21422.59034375
transcript.pyannote[3009].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3009].start 21422.67471875
transcript.pyannote[3009].end 21431.78721875
transcript.pyannote[3010].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3010].start 21433.15409375
transcript.pyannote[3010].end 21477.77159375
transcript.pyannote[3011].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3011].start 21477.77159375
transcript.pyannote[3011].end 21482.15909375
transcript.pyannote[3012].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3012].start 21482.15909375
transcript.pyannote[3012].end 21516.43221875
transcript.pyannote[3013].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3013].start 21516.85409375
transcript.pyannote[3013].end 21531.02909375
transcript.pyannote[3014].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3014].start 21531.02909375
transcript.pyannote[3014].end 21560.13846875
transcript.pyannote[3015].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3015].start 21560.91471875
transcript.pyannote[3015].end 21561.97784375
transcript.pyannote[3016].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3016].start 21561.97784375
transcript.pyannote[3016].end 21592.03221875
transcript.pyannote[3017].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3017].start 21592.03221875
transcript.pyannote[3017].end 21601.16159375
transcript.pyannote[3018].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3018].start 21595.35659375
transcript.pyannote[3018].end 21595.76159375
transcript.pyannote[3019].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3019].start 21600.53721875
transcript.pyannote[3019].end 21659.81909375
transcript.pyannote[3020].speaker SPEAKER_30
transcript.pyannote[3020].start 21617.36159375
transcript.pyannote[3020].end 21617.54721875
transcript.pyannote[3021].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3021].start 21660.35909375
transcript.pyannote[3021].end 21695.37471875
transcript.pyannote[3022].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3022].start 21695.96534375
transcript.pyannote[3022].end 21744.68346875
transcript.pyannote[3023].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3023].start 21745.07159375
transcript.pyannote[3023].end 21778.60221875
transcript.pyannote[3024].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3024].start 21779.04096875
transcript.pyannote[3024].end 21781.03221875
transcript.pyannote[3025].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[3025].start 21781.03221875
transcript.pyannote[3025].end 21782.12909375
transcript.pyannote[3026].speaker SPEAKER_27
transcript.pyannote[3026].start 21782.90534375
transcript.pyannote[3026].end 21782.98971875
transcript.pyannote[3027].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[3027].start 21782.98971875
transcript.pyannote[3027].end 21793.70534375
transcript.pyannote[3028].speaker SPEAKER_04
transcript.pyannote[3028].start 21793.85721875
transcript.pyannote[3028].end 21796.42221875
transcript.pyannote[3029].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3029].start 21794.39721875
transcript.pyannote[3029].end 21794.86971875
transcript.pyannote[3030].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3030].start 21796.42221875
transcript.pyannote[3030].end 21805.78784375
transcript.pyannote[3031].speaker SPEAKER_35
transcript.pyannote[3031].start 21805.90596875
transcript.pyannote[3031].end 21806.63159375
transcript.pyannote[3032].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3032].start 21807.93096875
transcript.pyannote[3032].end 21810.39471875
transcript.pyannote[3033].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3033].start 21810.98534375
transcript.pyannote[3033].end 21812.79096875
transcript.pyannote[3034].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3034].start 21812.89221875
transcript.pyannote[3034].end 21814.34346875
transcript.pyannote[3035].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3035].start 21814.73159375
transcript.pyannote[3035].end 21815.98034375
transcript.pyannote[3036].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3036].start 21816.40221875
transcript.pyannote[3036].end 21820.85721875
transcript.pyannote[3037].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3037].start 21821.88659375
transcript.pyannote[3037].end 21823.69221875
transcript.pyannote[3038].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[3038].start 21831.91034375
transcript.pyannote[3038].end 21832.61909375
transcript.pyannote[3039].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[3039].start 21833.41221875
transcript.pyannote[3039].end 21835.21784375
transcript.pyannote[3040].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3040].start 21835.69034375
transcript.pyannote[3040].end 21835.96034375
transcript.pyannote[3041].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[3041].start 21835.96034375
transcript.pyannote[3041].end 21836.93909375
transcript.pyannote[3042].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3042].start 21836.93909375
transcript.pyannote[3042].end 21838.05284375
transcript.pyannote[3043].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3043].start 21840.17909375
transcript.pyannote[3043].end 21840.85409375
transcript.pyannote[3044].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3044].start 21840.95534375
transcript.pyannote[3044].end 21840.97221875
transcript.pyannote[3045].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[3045].start 21840.97221875
transcript.pyannote[3045].end 21842.00159375
transcript.pyannote[3046].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3046].start 21842.00159375
transcript.pyannote[3046].end 21842.01846875
transcript.pyannote[3047].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3047].start 21843.03096875
transcript.pyannote[3047].end 21844.06034375
transcript.pyannote[3048].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3048].start 21844.53284375
transcript.pyannote[3048].end 21857.56034375
transcript.pyannote[3049].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[3049].start 21857.49284375
transcript.pyannote[3049].end 21857.84721875
transcript.pyannote[3050].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3050].start 21857.84721875
transcript.pyannote[3050].end 21868.02284375
transcript.pyannote[3051].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3051].start 21868.52909375
transcript.pyannote[3051].end 21871.19534375
transcript.pyannote[3052].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3052].start 21871.73534375
transcript.pyannote[3052].end 21881.86034375
transcript.pyannote[3053].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3053].start 21881.97846875
transcript.pyannote[3053].end 21887.02409375
transcript.pyannote[3054].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3054].start 21887.15909375
transcript.pyannote[3054].end 21890.48346875
transcript.pyannote[3055].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3055].start 21891.22596875
transcript.pyannote[3055].end 21893.58846875
transcript.pyannote[3056].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3056].start 21893.92596875
transcript.pyannote[3056].end 21902.63346875
transcript.pyannote[3057].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3057].start 21904.97909375
transcript.pyannote[3057].end 21905.48534375
transcript.pyannote[3058].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3058].start 21907.45971875
transcript.pyannote[3058].end 21911.62784375
transcript.pyannote[3059].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3059].start 21912.20159375
transcript.pyannote[3059].end 21940.04534375
transcript.pyannote[3060].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3060].start 21913.04534375
transcript.pyannote[3060].end 21913.06221875
transcript.pyannote[3061].speaker SPEAKER_06
transcript.pyannote[3061].start 21939.35346875
transcript.pyannote[3061].end 21939.37034375
transcript.pyannote[3062].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[3062].start 21939.37034375
transcript.pyannote[3062].end 21939.96096875
transcript.pyannote[3063].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[3063].start 21940.04534375
transcript.pyannote[3063].end 21940.18034375
transcript.pyannote[3064].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3064].start 21940.45034375
transcript.pyannote[3064].end 21943.20096875
transcript.pyannote[3065].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[3065].start 21942.55971875
transcript.pyannote[3065].end 21943.18409375
transcript.pyannote[3066].speaker SPEAKER_29
transcript.pyannote[3066].start 21943.20096875
transcript.pyannote[3066].end 21943.75784375
transcript.pyannote[3067].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3067].start 21943.75784375
transcript.pyannote[3067].end 21947.48721875
transcript.pyannote[3068].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3068].start 21948.66846875
transcript.pyannote[3068].end 21960.26159375
transcript.pyannote[3069].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3069].start 21949.07346875
transcript.pyannote[3069].end 21949.46159375
transcript.pyannote[3070].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3070].start 21960.44721875
transcript.pyannote[3070].end 21979.21221875
transcript.pyannote[3071].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3071].start 21980.17409375
transcript.pyannote[3071].end 21984.10596875
transcript.pyannote[3072].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3072].start 21988.13909375
transcript.pyannote[3072].end 21988.99971875
transcript.pyannote[3073].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3073].start 21991.42971875
transcript.pyannote[3073].end 21991.69971875
transcript.pyannote[3074].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3074].start 21992.45909375
transcript.pyannote[3074].end 22005.55409375
transcript.pyannote[3075].speaker SPEAKER_00
transcript.pyannote[3075].start 21997.31909375
transcript.pyannote[3075].end 21997.36971875
transcript.pyannote[3076].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3076].start 21997.36971875
transcript.pyannote[3076].end 21998.38221875
transcript.pyannote[3077].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3077].start 22006.78596875
transcript.pyannote[3077].end 22014.86909375
transcript.pyannote[3078].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3078].start 22015.37534375
transcript.pyannote[3078].end 22016.67471875
transcript.pyannote[3079].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3079].start 22019.54346875
transcript.pyannote[3079].end 22020.35346875
transcript.pyannote[3080].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[3080].start 22021.18034375
transcript.pyannote[3080].end 22022.27721875
transcript.pyannote[3081].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3081].start 22023.69471875
transcript.pyannote[3081].end 22024.16721875
transcript.pyannote[3082].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3082].start 22025.41596875
transcript.pyannote[3082].end 22028.08221875
transcript.pyannote[3083].speaker SPEAKER_09
transcript.pyannote[3083].start 22025.71971875
transcript.pyannote[3083].end 22026.19221875
transcript.pyannote[3084].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3084].start 22028.63909375
transcript.pyannote[3084].end 22037.56596875
transcript.pyannote[3085].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3085].start 22030.91721875
transcript.pyannote[3085].end 22030.93409375
transcript.pyannote[3086].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3086].start 22033.87034375
transcript.pyannote[3086].end 22034.15721875
transcript.pyannote[3087].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3087].start 22035.72659375
transcript.pyannote[3087].end 22065.46034375
transcript.pyannote[3088].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3088].start 22049.51346875
transcript.pyannote[3088].end 22050.69471875
transcript.pyannote[3089].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3089].start 22051.58909375
transcript.pyannote[3089].end 22052.16284375
transcript.pyannote[3090].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3090].start 22063.65471875
transcript.pyannote[3090].end 22064.31284375
transcript.pyannote[3091].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3091].start 22065.24096875
transcript.pyannote[3091].end 22069.45971875
transcript.pyannote[3092].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3092].start 22069.79721875
transcript.pyannote[3092].end 22085.54159375
transcript.pyannote[3093].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3093].start 22086.30096875
transcript.pyannote[3093].end 22098.75471875
transcript.pyannote[3094].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3094].start 22099.37909375
transcript.pyannote[3094].end 22102.80471875
transcript.pyannote[3095].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3095].start 22103.05784375
transcript.pyannote[3095].end 22103.78346875
transcript.pyannote[3096].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3096].start 22105.50471875
transcript.pyannote[3096].end 22107.56346875
transcript.pyannote[3097].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3097].start 22108.00221875
transcript.pyannote[3097].end 22112.82846875
transcript.pyannote[3098].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3098].start 22114.75221875
transcript.pyannote[3098].end 22116.91221875
transcript.pyannote[3099].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3099].start 22117.50284375
transcript.pyannote[3099].end 22123.35846875
transcript.pyannote[3100].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3100].start 22123.93221875
transcript.pyannote[3100].end 22130.58096875
transcript.pyannote[3101].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3101].start 22131.67784375
transcript.pyannote[3101].end 22133.80409375
transcript.pyannote[3102].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3102].start 22134.34409375
transcript.pyannote[3102].end 22135.66034375
transcript.pyannote[3103].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3103].start 22136.35221875
transcript.pyannote[3103].end 22139.20409375
transcript.pyannote[3104].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3104].start 22139.55846875
transcript.pyannote[3104].end 22142.61284375
transcript.pyannote[3105].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3105].start 22143.72659375
transcript.pyannote[3105].end 22146.83159375
transcript.pyannote[3106].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3106].start 22147.45596875
transcript.pyannote[3106].end 22153.59846875
transcript.pyannote[3107].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3107].start 22154.35784375
transcript.pyannote[3107].end 22156.01159375
transcript.pyannote[3108].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3108].start 22156.63596875
transcript.pyannote[3108].end 22158.05346875
transcript.pyannote[3109].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3109].start 22159.04909375
transcript.pyannote[3109].end 22159.82534375
transcript.pyannote[3110].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3110].start 22160.29784375
transcript.pyannote[3110].end 22161.19221875
transcript.pyannote[3111].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3111].start 22161.78284375
transcript.pyannote[3111].end 22165.66409375
transcript.pyannote[3112].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3112].start 22166.32221875
transcript.pyannote[3112].end 22166.77784375
transcript.pyannote[3113].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3113].start 22167.80721875
transcript.pyannote[3113].end 22168.48221875
transcript.pyannote[3114].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3114].start 22169.76471875
transcript.pyannote[3114].end 22173.51096875
transcript.pyannote[3115].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3115].start 22173.74721875
transcript.pyannote[3115].end 22177.78034375
transcript.pyannote[3116].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3116].start 22178.77596875
transcript.pyannote[3116].end 22179.43409375
transcript.pyannote[3117].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3117].start 22180.15971875
transcript.pyannote[3117].end 22183.07909375
transcript.pyannote[3118].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3118].start 22183.55159375
transcript.pyannote[3118].end 22183.77096875
transcript.pyannote[3119].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3119].start 22183.77096875
transcript.pyannote[3119].end 22186.92659375
transcript.pyannote[3120].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3120].start 22186.97721875
transcript.pyannote[3120].end 22188.02346875
transcript.pyannote[3121].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3121].start 22188.47909375
transcript.pyannote[3121].end 22243.74471875
transcript.pyannote[3122].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3122].start 22193.77784375
transcript.pyannote[3122].end 22194.23346875
transcript.pyannote[3123].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3123].start 22243.94721875
transcript.pyannote[3123].end 22263.94409375
transcript.pyannote[3124].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3124].start 22264.26471875
transcript.pyannote[3124].end 22265.58096875
transcript.pyannote[3125].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3125].start 22264.38284375
transcript.pyannote[3125].end 22264.45034375
transcript.pyannote[3126].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3126].start 22264.55159375
transcript.pyannote[3126].end 22264.63596875
transcript.pyannote[3127].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3127].start 22265.63159375
transcript.pyannote[3127].end 22290.30284375
transcript.pyannote[3128].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3128].start 22289.44221875
transcript.pyannote[3128].end 22294.26846875
transcript.pyannote[3129].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3129].start 22294.62284375
transcript.pyannote[3129].end 22312.98284375
transcript.pyannote[3130].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3130].start 22299.80346875
transcript.pyannote[3130].end 22300.17471875
transcript.pyannote[3131].speaker SPEAKER_05
transcript.pyannote[3131].start 22313.42159375
transcript.pyannote[3131].end 22313.43846875
transcript.pyannote[3132].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3132].start 22313.43846875
transcript.pyannote[3132].end 22314.26534375
transcript.pyannote[3133].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3133].start 22314.45096875
transcript.pyannote[3133].end 22316.83034375
transcript.pyannote[3134].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3134].start 22315.02471875
transcript.pyannote[3134].end 22319.96909375
transcript.pyannote[3135].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3135].start 22319.74971875
transcript.pyannote[3135].end 22321.15034375
transcript.pyannote[3136].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3136].start 22320.05346875
transcript.pyannote[3136].end 22321.13346875
transcript.pyannote[3137].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3137].start 22321.15034375
transcript.pyannote[3137].end 22321.70721875
transcript.pyannote[3138].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3138].start 22321.70721875
transcript.pyannote[3138].end 22335.71346875
transcript.pyannote[3139].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3139].start 22324.32284375
transcript.pyannote[3139].end 22324.39034375
transcript.pyannote[3140].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3140].start 22333.94159375
transcript.pyannote[3140].end 22337.68784375
transcript.pyannote[3141].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3141].start 22337.13096875
transcript.pyannote[3141].end 22357.02659375
transcript.pyannote[3142].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3142].start 22337.75534375
transcript.pyannote[3142].end 22337.90721875
transcript.pyannote[3143].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3143].start 22359.70971875
transcript.pyannote[3143].end 22367.91096875
transcript.pyannote[3144].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3144].start 22368.43409375
transcript.pyannote[3144].end 22373.10846875
transcript.pyannote[3145].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3145].start 22373.96909375
transcript.pyannote[3145].end 22408.93409375
transcript.pyannote[3146].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3146].start 22408.93409375
transcript.pyannote[3146].end 22411.61721875
transcript.pyannote[3147].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3147].start 22410.16596875
transcript.pyannote[3147].end 22410.38534375
transcript.pyannote[3148].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3148].start 22411.58346875
transcript.pyannote[3148].end 22418.06346875
transcript.pyannote[3149].speaker SPEAKER_01
transcript.pyannote[3149].start 22413.49034375
transcript.pyannote[3149].end 22414.72221875
transcript.pyannote[3150].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3150].start 22414.72221875
transcript.pyannote[3150].end 22414.89096875
transcript.pyannote[3151].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3151].start 22415.53221875
transcript.pyannote[3151].end 22415.97096875
transcript.pyannote[3152].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3152].start 22418.19846875
transcript.pyannote[3152].end 22420.24034375
transcript.pyannote[3153].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3153].start 22421.35409375
transcript.pyannote[3153].end 22423.09221875
transcript.pyannote[3154].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3154].start 22423.09221875
transcript.pyannote[3154].end 22423.63221875
transcript.pyannote[3155].speaker SPEAKER_07
transcript.pyannote[3155].start 22423.63221875
transcript.pyannote[3155].end 22424.08784375
transcript.pyannote[3156].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3156].start 22424.08784375
transcript.pyannote[3156].end 22424.10471875
transcript.pyannote[3157].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3157].start 22425.13409375
transcript.pyannote[3157].end 22425.31971875
transcript.pyannote[3158].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3158].start 22426.23096875
transcript.pyannote[3158].end 22426.58534375
transcript.pyannote[3159].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3159].start 22427.44596875
transcript.pyannote[3159].end 22437.06471875
transcript.pyannote[3160].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3160].start 22437.28409375
transcript.pyannote[3160].end 22438.73534375
transcript.pyannote[3161].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3161].start 22440.06846875
transcript.pyannote[3161].end 22441.75596875
transcript.pyannote[3162].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3162].start 22441.97534375
transcript.pyannote[3162].end 22443.00471875
transcript.pyannote[3163].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3163].start 22443.81471875
transcript.pyannote[3163].end 22449.02909375
transcript.pyannote[3164].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3164].start 22449.88971875
transcript.pyannote[3164].end 22453.48409375
transcript.pyannote[3165].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[3165].start 22454.54721875
transcript.pyannote[3165].end 22454.69909375
transcript.pyannote[3166].speaker SPEAKER_08
transcript.pyannote[3166].start 22454.90159375
transcript.pyannote[3166].end 22456.77471875
transcript.pyannote[3167].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3167].start 22457.09534375
transcript.pyannote[3167].end 22457.36534375
transcript.pyannote[3168].speaker SPEAKER_03
transcript.pyannote[3168].start 22457.85471875
transcript.pyannote[3168].end 22460.04846875
transcript.whisperx[0].start 1340.778
transcript.whisperx[0].end 1350.304
transcript.whisperx[0].text 請準備報告出席人數報告委員會出席委員14人以主法定人數現在開會請議事人員先讀三次會議時錄
transcript.whisperx[1].start 1353.018
transcript.whisperx[1].end 1378.985
transcript.whisperx[1].text 立法院第十屆第五會期社會福利及衛生環境委員會第三次全體委員會議事錄時間115年3月25日9時至13時21分115年3月26日9時至14時15分地點群縣樓801會議室出席委員林月琴等15人列席委員鍾嘉斌等20人列席官員3月25日及3月26日均由衛生福利部部長石崇良及各相關主管代表列席
transcript.whisperx[2].start 1381.089
transcript.whisperx[2].end 1396.77
transcript.whisperx[2].text 主席林昭吉委員月勤3月25日報告事項宣讀上次會議事錄決定確定討論事項審查委員謝一鳳等19人女聚兒童及少年福利與權益保障法第31條條文修正草案等72案
transcript.whisperx[3].start 1402.247
transcript.whisperx[3].end 1427.42
transcript.whisperx[3].text 本日會議經委員陳金輝等七人說明提案指去由衛生福利部部長石崇良及教育部國民及學前健康署教育署副署長戴淑芬說明後委員林月琴等十八人提出質詢軍經衛生福利部部長石崇良及教育部國民及學前教育署副署長戴淑芬及各相關主管等即席答覆委員柯之恩等三人所提書面質詢列入紀錄刊登公報決議說明集群檔案必為
transcript.whisperx[4].start 1429.901
transcript.whisperx[4].end 1450.935
transcript.whisperx[4].text 委員質詢未及答覆或請補充資料則請相關機關於2週內已書面答覆委員另要求期限則從期鎖定3.兒童及少年福利與權益保障法修正草案等70案另則其繼續審查3月26日邀請衛生福利部部長及勞動部部長就在職照顧者支持體系是否完善長照3.0服務輸送與長照安排價評估進行專題報告並備質詢
transcript.whisperx[5].start 1456.238
transcript.whisperx[5].end 1483.774
transcript.whisperx[5].text 本人会议由卫生福利部部长石冲良及劳动部部长洪森汉报告后委员林月琴等20人提出质询均经卫生福利部部长石冲良政务次长吕建德及劳动部部长洪森汉及各相关主管等即席答复文扬琼英等4人所提书面质询列入纪录刊登公报决定报告及询导完毕而委员质询未及答复后请补充资料者请相关机关与二周内以书面答复委员另要求期限者从期锁定通过临时提案一项宣读完毕
transcript.whisperx[6].start 1485.447
transcript.whisperx[6].end 1487.15
transcript.whisperx[6].text 請問委員會三次議事錄有錯誤或遺漏之處
transcript.whisperx[7].start 1493.971
transcript.whisperx[7].end 1519.714
transcript.whisperx[7].text 好意思錄確定本日會議議程有三項專題分別是邀請勞動部部長衛生福利部援助民主委員會就穩定援助民主就業改善低薪以勞動權益保障並縮小職業災害發生率及死亡率差距之執行現況與精進作為進行專題報告並被質詢第二勞邀請勞動部衛生福利部衛生福利部就開放
transcript.whisperx[8].start 1520.535
transcript.whisperx[8].end 1542.969
transcript.whisperx[8].text 家有12歲以下子女家庭進行申請外籍家事移工政策對本國勞工就業照顧體系負擔兒童最佳利益及相關權益保障之衝擊評估與制度配套進行專題報告並被質詢三邀請勞動部衛生福利部行政院行政院人事行政總處權序部公務人員保障暨
transcript.whisperx[9].start 1543.909
transcript.whisperx[9].end 1570.547
transcript.whisperx[9].text 培訓委員會法務部就職場80申訴機制之檢討以研會新案為例如何建構員工心理健康與職場保障機制進行專題報告並備諮詢這三項專題我們採綜合詢問方式進行現在介紹在場委員及列席官員王振旭委員李玉琴召委
transcript.whisperx[10].start 1574.373
transcript.whisperx[10].end 1595.91
transcript.whisperx[10].text 勞動部部長洪聖翰勞發署署長黃玲玉資金運用局局長蘇玉清職業安全衛生署署長林玉堂勞安署署長王厚誠勞動關係司司長王厚維勞動保險司司長陳美女
transcript.whisperx[11].start 1603.261
transcript.whisperx[11].end 1627.989
transcript.whisperx[11].text 勞動福祉退休師師長黃維生勞動條件及就業平等師師長黃齊亞勞動條件及維生福利部政務次長呂健德護理及健康照護師副市長陳春梅心理健康師副市長鄭淑欣
transcript.whisperx[12].start 1630.331
transcript.whisperx[12].end 1655.11
transcript.whisperx[12].text 長崎照顧師檢任計政白山崎社家署副署長詹美美國建署檢任計政劉巧金園民會處長劉赫祿行政院副秘書長李國新人事處處長陳崑源
transcript.whisperx[13].start 1659.062
transcript.whisperx[13].end 1663.664
transcript.whisperx[13].text 監規處處長李美惠全區部法規司專門委員蕭立榮保障暨培訓委員會處長蔡憲維法治司檢察官楊石宇接下來請勞動部部長報告
transcript.whisperx[14].start 1696.194
transcript.whisperx[14].end 1722.203
transcript.whisperx[14].text 一起報告好 主席 各位委員 大家好那今天 各位委員會排定穩定原住民就業改善低薪與勞動權益保障並縮小職業災害發生率及死亡率差距之執行現況與經營作為專案報告本部應要列席說明並聆聽各位委員的這個指教 那
transcript.whisperx[15].start 1723.944
transcript.whisperx[15].end 1750.066
transcript.whisperx[15].text 請委員不吝指教本部緊就協助原住民足就業提升薪資及降低職業災害等面向之執行現況與精進作為報告如下有關穩定原住民就業原住民為就業服務法第24條第1項第4款所列政府應致力就業促進對象由各公立就業服務機構依其就業意願與需求
transcript.whisperx[16].start 1750.706
transcript.whisperx[16].end 1769.642
transcript.whisperx[16].text 提供就業諮詢就業媒合轉介職業訓練等個別化服務為促進其就業積極運用各項就業促進措施包括提供雇用獎助鼓勵雇主提供職缺增加禁用援助民族工作機會運用缺工就獎
transcript.whisperx[17].start 1771.283
transcript.whisperx[17].end 1799.506
transcript.whisperx[17].text 鼓励失业劳工投入特定制造业及照顾服务业等特定缺工行业助其稳定就业并提供跨域就业津贴降低失业者异地就业障碍有关保障原住民劳工薪资及相关劳动权益凡受雇于适用劳动基准法失业单位之劳工其劳动权益受该法保障雇主及应遵守该法及最低工资法相关规定
transcript.whisperx[18].start 1800.086
transcript.whisperx[18].end 1812.576
transcript.whisperx[18].text 另外本部也致力協助原住民提升職能在地就業為協助失業或待業勞工就業依產業發展及就業市場需求辦理多元化就業導向
transcript.whisperx[19].start 1814.488
transcript.whisperx[19].end 1833.581
transcript.whisperx[19].text 之前训练课程原住民朋友可依个别需求参训并结合民间团体办理多元就业开发方案及赔利就业计划提供在地上工岗位作为重返就业市场前之过渡及适应在降低职业灾害方面近年本部
transcript.whisperx[20].start 1835.534
transcript.whisperx[20].end 1852.346
transcript.whisperx[20].text 勞動及職業安全衛生研究所針對職災比例較高之營造工程業製造業及住宿餐飲業原住民勞工進行深度訪談發現職業災害成因主要包括未落實防護措施
transcript.whisperx[21].start 1853.106
transcript.whisperx[21].end 1879.11
transcript.whisperx[21].text 作業疏忽他人過失及工作環境存在危險因子早期針對特定族群職災特性分析也發現原住民勞工在營造之傷營造業之傷害失能與死亡事故多集中於年資未滿一年的勞工顯示高風險作業現場基本防護最管理及新進人員安全訓練為降低原住民勞工
transcript.whisperx[22].start 1880.906
transcript.whisperx[22].end 1905.595
transcript.whisperx[22].text 為降低原住民勞工職災風險的重要環節為持續強化原住民職場安全與健康降低職災發生本部自今年度正式啟動為期三年的強化職場減災行動計劃優先鎖定營造業與中小微企業透過跨部會合作及公司協力推動相關減災策略如強化營造業源頭管理及現場防護機制針對
transcript.whisperx[23].start 1907.996
transcript.whisperx[23].end 1936.823
transcript.whisperx[23].text 製造業等中小微型企業提供輔導與補助本部持續依勞動市場供需狀況掌握原住民就業及參訓中需求規劃符合產業需求之多元職類執訓課程並會與原住民會合作加強各項措施促進公司部門落實禁用原住民強化就業穩定落實原住民勞工職災預防工作以降低事故的發生保障勞工權益
transcript.whisperx[24].start 1937.563
transcript.whisperx[24].end 1964.894
transcript.whisperx[24].text 以上報告那敬請各位委員指教那這是真的第一個那第二個第二案是這個針對開放家有12歲以下子女家庭進行申請外籍以外外型家事移工政策對本國就業照顧體系負擔兒童最佳利益及相關權益保障之衝擊評估及制度配套進行專案報告首先
transcript.whisperx[25].start 1965.754
transcript.whisperx[25].end 1985.772
transcript.whisperx[25].text 因少子化及双薪家庭补给育儿与家务负担日益沉重影响劳工需求职场意愿政府推动0到6岁国家一起养政策并大力到推动各项育儿补助措施但面对夜间临时及多元家务的需求仍有不足
transcript.whisperx[26].start 1986.733
transcript.whisperx[26].end 2000.452
transcript.whisperx[26].text 家庭的多元需求需以多元政策組合回應讓家庭有更多選擇現行外籍幫忙申請門檻嚴格可適用家庭比例偏低難以回應多數的育兒家庭需求精神性評估後規劃放寬申請資格讓育有
transcript.whisperx[27].start 2003.757
transcript.whisperx[27].end 2020.015
transcript.whisperx[27].text 未滿12歲子女家庭得依需求申請外籍包容以減輕家務負擔並支持勞工續留職場外籍包容政策定位為輔助性的家務幫手協助日常家務及生活支持並非取代專業托育服務
transcript.whisperx[28].start 2020.795
transcript.whisperx[28].end 2035.388
transcript.whisperx[28].text 是給不同需求家庭多一種選擇實務上不同家庭會依各自的需求選擇並非全部都使用幫庸同時針對弱勢及特殊需求家庭採差異化措施包括降低就業安定費
transcript.whisperx[29].start 2037.503
transcript.whisperx[29].end 2061.301
transcript.whisperx[29].text 那也針對弱勢部分優先審查以兼顧公平與照顧需求經本部與衛福部廣泛了解各界意見同時影響評估說明如下對本國勞工就業而言需要家務協助的家庭表示若政策開放多數人會依據自身需求使用現有的社會支持措施那部分的家庭可能會減少一些使用的服務時數
transcript.whisperx[30].start 2063.035
transcript.whisperx[30].end 2077.306
transcript.whisperx[30].text 那二與既有體系互補也就是外籍幫傭可以現行的托育措施互補補足夜間及臨時照顧缺口減輕主要照顧者壓力降低因照顧被迫離開職場的情形三對兒童
transcript.whisperx[31].start 2079.966
transcript.whisperx[31].end 2097.458
transcript.whisperx[31].text 儿童利益的影响当繁重的家务获得分担后家长可投入更多时间与教养与陪伴那针对影响评估的部分本部和卫福部共同合作相关配套如下第一个稳定本国劳工就业与开拓劳务市场
transcript.whisperx[32].start 2109.686
transcript.whisperx[32].end 2123.84
transcript.whisperx[32].text 確保工作品質與勞僱權益本部將與衛福部合作強化外籍包容訓練與到宅指導並透過僱主聘請獎席職前訓練入國獎席落實法令宣導與勞僱關係的管理
transcript.whisperx[33].start 2125.842
transcript.whisperx[33].end 2143.639
transcript.whisperx[33].text 第三持续强化育儿支持措施配合0到6岁国家一起养政策持续大力道的推动育婴留停以日申请包括家庭照顾假以及企业托育措施形成完整的相关的网络那本部会与卫福部密切合作来确保
transcript.whisperx[34].start 2144.44
transcript.whisperx[34].end 2171.8
transcript.whisperx[34].text 本國的工作者勞動力穩定發展同時也為下一代建構更完善的這個相關的環境那最大的目的是希望育兒家庭能夠安心工作續留職場家庭減壓以上報告那我們的第三份報告那是針對這個職場霸凌申訴機制是檢討那以這個顏惠欣副總談判代表為例那如何建構員工心理健康與職場保障
transcript.whisperx[35].start 2174.264
transcript.whisperx[35].end 2193.608
transcript.whisperx[35].text 那我們在這部分第一部分是有關職場霸凌防制相關的法制那在114年12月19號新修正的這個職安法已經徵定了職場霸凌防制的專章那相關的重點我想其實大家應該都可以查得到那第二部分是那我們關於這個職場霸凌
transcript.whisperx[36].start 2196.243
transcript.whisperx[36].end 2211.504
transcript.whisperx[36].text 防治規劃的配套措施有包括如下第一個建置職場霸凌調查專業人才資料庫以及職場霸凌案件通報系統規劃全國職場霸凌防治的宣導教育訓練以及外部人調查培訓資源第三個積極爭取各縣市
transcript.whisperx[37].start 2214.366
transcript.whisperx[37].end 2235.132
transcript.whisperx[37].text 政府以及檢查機構之人力相關經費第三第四點是提供中小企業聆聽外部調查專案人員之部分補助資源那我們也在跟公務人員與勞工職場霸凌的法制進行調和那去年在執案法修法修法過程中本部已多次會商考試院保訓會
transcript.whisperx[38].start 2236.112
transcript.whisperx[38].end 2253.323
transcript.whisperx[38].text 就公務人員與勞工不同場域之職場霸凌防治機制進行調和並於研擬相關附屬法規時參考公務人員保障法及公務人員執行職務安全及衛生防護辦法等規定使職場霸凌之申訴調查處理機制盡量趨於一致
transcript.whisperx[39].start 2254.505
transcript.whisperx[39].end 2271.867
transcript.whisperx[39].text 資產霸凌防制著重前端預防需要勞資政三方共同努力那新法上路後我們會擴大宣傳那目前我們資安署其實也針對相關的附屬法規進行修訂那預計希望在今年年中那都可以上路那來提升
transcript.whisperx[40].start 2273.997
transcript.whisperx[40].end 2289.015
transcript.whisperx[40].text 勞資雙方對職場霸凌預防及處理的職能形塑健康安全友善的職場文化確保健康勞動力永續發展以上報告敬敬祝大家身體健康萬事如意謝謝謝謝紅部長接下來請衛生福利部理見的資產報告
transcript.whisperx[41].start 2300.151
transcript.whisperx[41].end 2311.539
transcript.whisperx[41].text 主席各位委員女士先生今天大院第15屆第5次未還委員會召開全體會議那麼本部呈要列席報告深感榮幸那麼以下就
transcript.whisperx[42].start 2313.595
transcript.whisperx[42].end 2330.689
transcript.whisperx[42].text 委員會這邊所關心的幾個案幾個部分來向各位來做個報告第一促進原住民族健康縮短平均餘命差距影響平均餘命原住民平均餘命因素非常多包括生活型態環境生物因子以及醫療資源等等
transcript.whisperx[43].start 2331.129
transcript.whisperx[43].end 2357.407
transcript.whisperx[43].text 那麼113年原住民族平均餘命為73.23歲國人則為80.77那麼歷年原住民族與全體國民平均餘命的差距是103年的8.24歲目前已經降至113年的7.54第二原住民族113年死因排行事故第六那麼另外根據112年原住民族統計年報資料事故傷害以
transcript.whisperx[44].start 2358.449
transcript.whisperx[44].end 2361.258
transcript.whisperx[44].text 當中以運輸事故所在的比例為最高 第三
transcript.whisperx[45].start 2362.964
transcript.whisperx[45].end 2392.33
transcript.whisperx[45].text 本部持續推動六大策略來補食原鄉地區醫療資源以及量能包含提升醫療照護可敬性充實在地醫事人力提升公立醫療設備強化在地醫療量能緊急強化緊急醫療後送機制等等作為來促進原住民族健康平權來建構符合原住民族文化安全的健康照護服務模式第二開放家有12歲以下子女家庭進行申請
transcript.whisperx[46].start 2393.01
transcript.whisperx[46].end 2419.887
transcript.whisperx[46].text 外籍家事移工政策第一本部为减轻家庭育儿的负担持续通过部件公共化托育机构以及运用准公共机制扩大整体托育服务量能透过公司协力共同满足家长的托育照顾需求那么以下几个数字来跟各位报告截至1215年2月底为止
transcript.whisperx[47].start 2420.467
transcript.whisperx[47].end 2430.116
transcript.whisperx[47].text 全國總計有537家公共化托育機構可以收托17796名兒童那麼有1387托育施托中心可以收托58773名兒童其中1217家有跟政府簽訂總公共契約
transcript.whisperx[48].start 2442.768
transcript.whisperx[48].end 2464.204
transcript.whisperx[48].text 等等那麼另外我想這些基本上都體現我們政府會持續來推動各項的公托以及準公托的政策第二依據兒童及少年福利權利保障法對於托育人員的資格規範專業職能的培訓都有相關的規定那麼本部為確保托育人員有相關的有品質的托育服務那麼也會來
transcript.whisperx[49].start 2465.765
transcript.whisperx[49].end 2471.332
transcript.whisperx[49].text 包括推動積極作為 包括第一 托育資訊的公開揭露 第二 事前把關 第三 仿視的輔導第三 為了因應
transcript.whisperx[50].start 2476.755
transcript.whisperx[50].end 2502.707
transcript.whisperx[50].text 家庭照顧的需求多元化本部也積極佈建公共化以及准公共的托育服務外並且也擴大推動育兒指導員的服務以及長期照顧服務的3.0這些基本上都是屬於所謂社會照顧那麼都需要來進一步的增加我們的照顧服務能力同時也搭配勞動部的家務幫手政策擴大勞務市場進行社會投資本部也持續積極培養
transcript.whisperx[51].start 2505.209
transcript.whisperx[51].end 2522.101
transcript.whisperx[51].text 托育人員育兒指導員照顧服務員等等以支持協助育兒家庭以及擴增整體協助家庭的服務量能第四因為開放家有12歲以下子女家庭申請外籍家事移工的政策本部已經規劃兩年期
transcript.whisperx[52].start 2524.483
transcript.whisperx[52].end 2539.208
transcript.whisperx[52].text 居家托育人員多元就業的獎勵計畫持續協助居家托育人員的媒合在宅或到宅的托育服務以穩定就業或者鼓勵居家托育人員從事托育中心托育人員
transcript.whisperx[53].start 2540.188
transcript.whisperx[53].end 2569.29
transcript.whisperx[53].text 育儿指导员照顾服务员等工作以增补社会照顾体系所需要的人力第五本部会针对照顾服务的需求增加需要更多的服务人力来持续培育托育人员并且关注外籍帮佣新制实施后对于托育服务市场的这一个影响与劳动部共同合作来提供多元就业的机会让有需求的家庭都能够获得协助第三建构
transcript.whisperx[54].start 2571.108
transcript.whisperx[54].end 2593.187
transcript.whisperx[54].text 員工心理健康與職場保障的機制第一本部已經根據我們最新修訂的包括去年所修訂的公務人員保障法以及安慰辦法等等相關法規來建立完善的職場霸凌申訴以及調查處理機制那麼作為同仁反映與處理職場霸凌的重要依據
transcript.whisperx[55].start 2594.068
transcript.whisperx[55].end 2622.796
transcript.whisperx[55].text 那麼在員工支持方案方面我們也推動各項的員工的協助方案此外本部也結合了13個部會共同推動全民心理健康任性計畫在職場面向強化員工協助的方案與社區的資源並且將心理健康的教育等等這些來納入那麼綜合以上我們為了落實健康台灣的願景本部將持續推動援助民族地區醫療照護服務可進行以及資源的部件的各項策略
transcript.whisperx[56].start 2624.113
transcript.whisperx[56].end 2640.938
transcript.whisperx[56].text 逐步來縮短城鄉差距而針對開放家有12歲以下子女進行申請外籍家事移工的政策本部則辦理各項多項的措施來減輕家庭育兒的負擔並且以勞動部來持續來共同合作
transcript.whisperx[57].start 2641.638
transcript.whisperx[57].end 2665.178
transcript.whisperx[57].text 而最后本部也将透过制度建立跨部会的合作以及资源整合来营造友善而且知识性的职场环境并且提升同仁心理健康与组织的整体韧性再次感谢委员对本部的一个指教尽致谢诚谢谢谢谢我们李建德次长接下来请行政院李国新副秘书长报告
transcript.whisperx[58].start 2676.716
transcript.whisperx[58].end 2703.732
transcript.whisperx[58].text 主席各位委員先進大家好今天應邀列席貴委員會進行專題報告請代表行政院列席說明為了建構健康友善職場並落實職場霸凌的防治本院依相關規定設置了院本部安全及衛生防護委員會處理相關事件委員共計12人由秘書長擔任召集人其中5人為專家學者
transcript.whisperx[59].start 2704.372
transcript.whisperx[59].end 2729.094
transcript.whisperx[59].text 那本院院本部員工如果有遭受職場霸凌如果是非因被霸凌人申訴而知悉時本院會就相關的事實進行必要的釐清那有關台灣美國事務委員會原前主任委員會心他是自13年5月20日起兼任本院經貿談判辦公室副總談判代表
transcript.whisperx[60].start 2729.795
transcript.whisperx[60].end 2745.391
transcript.whisperx[60].text 那疑似於執行職務過程受職場霸凌情勢本院在3月26號隨即依前述的相關規定於同日組成調查小組並為了確保調查的公正性與客觀性
transcript.whisperx[61].start 2746.272
transcript.whisperx[61].end 2774.762
transcript.whisperx[61].text 調查小組成員全數執請本院防護委員會專業的外聘委員來擔任經徵詢意願後由四位具有相關專長且有意願參與之外聘委員組成並於3月27日隨即召開第一次會議就各階段的任務拟據執行的計畫如下第一階段以問卷普發的方式針對相關單位進行全面的調查
transcript.whisperx[62].start 2775.362
transcript.whisperx[62].end 2790.048
transcript.whisperx[62].text 第二阶段确认发放的对象实施方式办理实诚及接受访谈的意愿并根据回收的结果初步会诊增点作为会诊后续深度访谈的参考第三阶段
transcript.whisperx[63].start 2790.808
transcript.whisperx[63].end 2810.609
transcript.whisperx[63].text 安排委员与关键的同仁进行深度的访谈第四阶段会诊问卷访谈以及会议等等的各项客观资料厘清争点与事实完成初步的报告第五阶段会提交本院防护委员会就调查报告进行审议
transcript.whisperx[64].start 2811.857
transcript.whisperx[64].end 2836.314
transcript.whisperx[64].text 全案调查及审议我们会遵循相关的法律规范来办理同时在规定的期限内紧速地完成调查内容还原事实的样貌针对职场霸凌事件本院除了启动相关的调查程序谨慎处理外也会依实际情形提供相关员工协助方案的关怀措施
transcript.whisperx[65].start 2837.054
transcript.whisperx[65].end 2855.09
transcript.whisperx[65].text 持续加强友善职场的建构透过多元宣导或者教育训练强化同仁及主管对于职场霸凌的意识培力提升对于相关事件的觉察敏感度以及应变能力落实友善健康的职场
transcript.whisperx[66].start 2855.971
transcript.whisperx[66].end 2872.544
transcript.whisperx[66].text 最後本院對於嚴副總談判代表的離世深感遺憾與不捨國家因此痛失在國際經貿領域的優秀人才然而釐清事實的樣貌建構友善職場行政院必定會努力不懈謝謝
transcript.whisperx[67].start 2877.887
transcript.whisperx[67].end 2897.679
transcript.whisperx[67].text 現在開始尋答座 以下宣告有關本次會議各項書面資料均列入記錄刊登公報本會委員尋答時間6加2分鐘 列席委員4加1分鐘10點半截止發言登記委員如果書面質詢請 散會請提出 預期不受理暫定10點半休息10分鐘
transcript.whisperx[68].start 2898.639
transcript.whisperx[68].end 2916.451
transcript.whisperx[68].text 原則上11點半處理臨時提案 11點截止收案現在請登記第一位委員 林玉月請召委發言謝謝主席 麻煩勞動部部長我請洪森漢部長
transcript.whisperx[69].start 2925.285
transcript.whisperx[69].end 2953.079
transcript.whisperx[69].text 林委員好部長早我想今天有很多議題要問可是我今天事實上是帶著我們的環團的託付來問一些問題國家已經宣示我們2050年的那個近年轉型賴總統也成立了氣候變遷對策委員會而且訂出203020322035的那個減碳目標在這樣政策方向下勞動部主管的勞金局
transcript.whisperx[70].start 2953.806
transcript.whisperx[70].end 2975.938
transcript.whisperx[70].text 掌管了大概8兆元的基金我完全同意基金操作当然要重视财务报酬可是现在我们的绿色金融已经是国际趋势金管会推动我国接轨IFRS永续揭露的准则要求上市柜公司揭露永续风险完成我们的
transcript.whisperx[71].start 2977.279
transcript.whisperx[71].end 2997.698
transcript.whisperx[71].text 溫室的氣體的盤查 提出氣候轉型的計畫 也就是說民間企業都被要求要做 政府基金當然沒有理由 事實上是落後的 所以我要請教部長一個很簡單的問題今年全國環境NGO的大會 環團針對勞金局提出幾項要求 包括要求提升
transcript.whisperx[72].start 2998.238
transcript.whisperx[72].end 3026.823
transcript.whisperx[72].text 基金的透明度 揭露投資組合的減碳路徑明確的化石燃料的測資的時間表請問部長為什麼勞金局會要求我們的還團對於還團要求的這個在會議上的建議來解除劣管是因為勞金局已經達成還團要求的人嗎那是不是部長可不可以解釋一下要建議解除劣管的那個理由是什麼
transcript.whisperx[73].start 3027.965
transcript.whisperx[73].end 3056.147
transcript.whisperx[73].text 跟文說明其實關於這個我們基金的相關的投資運用那要如何來符合國際上面其實不管是這個人權或者是環境氣候的要求其實我想我自己也跟老金局做了好幾次的討論那我想請這部分請局長來跟說明所以局長要講清楚為什麼他們要求的就你要叫人家解除列管你已經做到了嗎
transcript.whisperx[74].start 3057.146
transcript.whisperx[74].end 3078.145
transcript.whisperx[74].text 報告委員事實上我們勞金局在永續投資的部分尤其氣候變遷風險的部分我們一直都是持續向前也積極在推動的那我們很多的措施都同步在推動那至於環境基金NGO大會所謂的項目包括他可能希望我們是不是能夠承諾
transcript.whisperx[75].start 3079.746
transcript.whisperx[75].end 3101.56
transcript.whisperx[75].text 對特定的高碳排產企業去撤資等等的我想藉這個機會跟委員報告就國際整個趨勢來看包括國際大型的退休基金都不主張撤資所以我們其實也考慮到對勞工的影響尤其我們勞動基金是政府大型的退休基金
transcript.whisperx[76].start 3102.481
transcript.whisperx[76].end 3120.494
transcript.whisperx[76].text 不適合直接對外宣布我們對哪個公司哪個產業去撤資那我想至於是不是解除列管因為其實不影響我們對於整個永續投資的進程那列管會有什麼困難嗎因為他不是只有講說撤資的時間表啦委員長因為這個
transcript.whisperx[77].start 3122.535
transcript.whisperx[77].end 3139.533
transcript.whisperx[77].text 全國環境NGO大會我也很熟那當然行政部門其實常常因為這個他會有很多項的列管那其實這個列管其實也是需要跟NGO討論所以如果NGO覺得這個議題還有再討論下去的需要的話其實我想大家也可以繼續再深入討論
transcript.whisperx[78].start 3140.754
transcript.whisperx[78].end 3166.159
transcript.whisperx[78].text 那就希望部長要講得更精準一點就是勞金局不是沒有做可是做得還不夠因為今天問題不是形式上有沒有能夠要寫進報告書裡面而是這是人民的退休基金有沒有持續鋪在一個高碳排投資風險當中這才是關鍵勞金局在永續報告書裡面確實宣示要朝我們的投資組合進營
transcript.whisperx[79].start 3168.399
transcript.whisperx[79].end 3182.596
transcript.whisperx[79].text 排放的一個來做前進可是問題是只有宣示沒有具體的路徑只有方向沒有短中長期的目標反過來看勞金局從WBA的那個世界基準的聯盟的國際永續金
transcript.whisperx[80].start 3185.086
transcript.whisperx[80].end 3212.495
transcript.whisperx[80].text 容額的評估來看的話在全球400個受評機構當中我們是排名大324名幾乎是後段班而且有好幾個項目是零這不是環團自己講的而且這事實上是國際評比直接點出來的落差所以想問部長說面對民間企業被要求揭露被要求轉型勞金局卻明顯落後你怎麼看這個落後而且每次團體拿出這個評分表資料出來的時候我也想知道部長回應到底是什麼
transcript.whisperx[81].start 3214.035
transcript.whisperx[81].end 3229.684
transcript.whisperx[81].text 跟我說明我們可以來再看一下這個評鑑的狀況可是我是想補充其實我認為這件事情這個議題最根本的字最關鍵的字叫做風險那當然對於氣候的風險要去怎麼認定
transcript.whisperx[82].start 3235.847
transcript.whisperx[82].end 3259.965
transcript.whisperx[82].text 國際上面也會有很多對氣候風險不斷去認定的框架不斷的演進的事情不斷演進的趨勢所以我也請蘇局長那針對國際上面對氣候風險怎麼樣去認定怎麼樣去認知包括人權風險怎麼樣去認定認知我們應該要跟上國際的趨勢我想其實關鍵是這件事情所以勞軍局其實他每天最重要的工作就是去評估判斷這個風險
transcript.whisperx[83].start 3261.326
transcript.whisperx[83].end 3275.226
transcript.whisperx[83].text 只是哪些風險只是哪些風險要納進來可是我覺得因為在這個這個評鑑它它是不是針對金融機構的排名可是因為我們不是金融機構啊
transcript.whisperx[84].start 3278.866
transcript.whisperx[84].end 3302.122
transcript.whisperx[84].text 問題是今天我覺得還是在基金是你們投資那你們有沒有還是投資在這些我們覺得不是這麼OK的因為剛剛那個評比剛剛有人看前一張他的標的是台灣金融機構可是也是國際氣候的那個評比因為勞金局不算是金融機構
transcript.whisperx[85].start 3304.192
transcript.whisperx[85].end 3324.147
transcript.whisperx[85].text 好 再來我要談的是勞金局到底什麼時候才開始算因為勞金局在永續報告裡面寫得很清楚要等到上市櫃公司2029年才開始盤查跟確信才開始蒐集資料計算我們的財務碳排放照這個時程的話最快2030年才會有第一個基準數
transcript.whisperx[86].start 3327.283
transcript.whisperx[86].end 3335.208
transcript.whisperx[86].text 我補充報告 事實上我們勞金局持續在關注碳排的相關資訊我們內部在113年就完成112年我們投資組合自營的部分的碳排放114年就完成113年
transcript.whisperx[87].start 3342.773
transcript.whisperx[87].end 3368.104
transcript.whisperx[87].text 但是我們考量到資訊品質最主要就是因為金廣會在宣佈他要在上市櫃公司2027年完成碳盤查2029年才完成確信所以我們考量到目前的資訊品質我們在我們規劃的路徑上我們規劃在2026年也就是今年我們提前
transcript.whisperx[88].start 3369.024
transcript.whisperx[88].end 3387.417
transcript.whisperx[88].text 因為我們經過兩年的評估檢視我們的資訊品質然後也仿佛去不同的來源去核對所以現在是2027嗎沒有我們會是維持到2029沒有沒有沒有我剛剛有報告就是說我們經過這幾年的收集跟相關事實上我們內部都有資料
transcript.whisperx[89].start 3387.637
transcript.whisperx[89].end 3413.603
transcript.whisperx[89].text 那我們會配合我們因為我們兩年發布一次永續報告書我們會在2026年的永續報告書也就是今年的永續報告書揭露我們國內自營投資如果我們委託我們委託有117個帳戶那這個金額也很龐大我們有400多檔的股票所以我們如果說我們檢視再重新檢視後我們會一起提前在今年的2026年永續報告書一併揭露好
transcript.whisperx[90].start 3417.423
transcript.whisperx[90].end 3443.804
transcript.whisperx[90].text 因為你看原來我們的勞金局說話我覺得這個問題很大因為現在退府基金都已經完成了財務碳排放的一個揭露所以我覺得你們不是做不到為什麼因為再來八大工股的行庫也都在進行這代表要做不是完全沒有基礎勞金局也不能再用基金規模差異我們的基礎數據是不是可靠來做回應我一
transcript.whisperx[91].start 3445.922
transcript.whisperx[91].end 3462.549
transcript.whisperx[91].text 只要求就是就是要開始做了所以現在外界質疑很直接別人已經做到的事情為什麼勞金局還要等因為國家訂的目標事實上是2030年的那個減碳要到30%這就變成一個很荒謬的狀況就有有些國家都已經要交成績單了
transcript.whisperx[92].start 3463.489
transcript.whisperx[92].end 3480.662
transcript.whisperx[92].text 老金局卻還要再等說什麼時候開始計分那我辦公室已經跟老金局溝通過好幾次所以我要請教部長說真的要等到2029開始算嗎還是反正剛剛講說你2026年就會開始嘛那就是會是比我們剛剛得到那前面我們溝通都一直
transcript.whisperx[93].start 3481.282
transcript.whisperx[93].end 3502.387
transcript.whisperx[93].text 溝通無效啦那不知道為什麼我還是要說明我覺得關鍵的概念是風險所以怎麼看待這個氣候的風險人權的風險因為對勞軍局來說他們也需要對這麼多的勞工他們的勞工的錢拿到這個政府的基金來投資他也要對收益負滿大的沉重的責任
transcript.whisperx[94].start 3503.147
transcript.whisperx[94].end 3528.342
transcript.whisperx[94].text 所以這個風險怎麼認知其實會關乎到勞軍局在這裡面各種基金運用跟投資的判斷那我也請他們說如果今天在國際上面對於氣候的風險的認定有一些新的看法請勞軍局我們應該要跟上那我覺得這件事情是重要的關鍵部長我覺得為什麼國際會有這樣子也關乎到我們地球的生存的量我覺得這也很至為關鍵
transcript.whisperx[95].start 3529.162
transcript.whisperx[95].end 3548.003
transcript.whisperx[95].text 所以接下来我要谈执行策略面对高碳牌的产业国际上已经有很多做法很清楚了包括挪威 荷兰 法国 韩国还有我们台湾不少民间金融机构都已经设定好投资门槛定定了一个撤资的时程承诺不再新增对于我们的煤炭跟
transcript.whisperx[96].start 3548.86
transcript.whisperx[96].end 3571.775
transcript.whisperx[96].text 美電廠的一個投資並且逐步撤出所以反過來看勞金局我們辦公室在溝通的時候勞金局目前還是堅持以義核作為主要的策略我要請教部長原因是什麼你真的認為單靠義核效果是可以期待的嗎為什麼在面對高碳排投資的時候我們的那個撤資始終事實上不是一個優先的一個選項
transcript.whisperx[97].start 3574.45
transcript.whisperx[97].end 3590.008
transcript.whisperx[97].text 我想要跟委員還是說明因為我知道勞運局的壓力他們這個擔負了這麼多的勞工然後甚至有些基金還有這個財務上面的挑戰比方說勞保基金還有財務上面的挑戰
transcript.whisperx[98].start 3591.129
transcript.whisperx[98].end 3617.899
transcript.whisperx[98].text 所以他們其實對於收益這件事情他們的壓力是非常非常大的所以還是一樣我覺得今天有可能很多種路徑可以達到這個相關的方向可是我們還是把這個風險的認定的方式我覺得我認為在風險認定的方式大家可以做多做討論今天如果的確因為氣候的風險或環境的風險造成某一些投資的標的他的風險也急劇升高很多那這個該減少就減少
transcript.whisperx[99].start 3619.44
transcript.whisperx[99].end 3638.579
transcript.whisperx[99].text 我覺得必須從風險的角度來看待對不一定是我們單押在某一種路徑上面某一種工具上面我要對勞金局說義和事實上是世界潮流這個來提出討論因為荷蘭的兩大退休基金APP跟我們的
transcript.whisperx[100].start 3639.119
transcript.whisperx[100].end 3655.439
transcript.whisperx[100].text PFZW原本也不是一開始就是測試他們一開始是採取的的確也是義核策略但問題是和化石燃料公司義核多年之後他們最後得到一個結論是義核成效真的事實上是有限的所以最後還是要
transcript.whisperx[101].start 3656.94
transcript.whisperx[101].end 3670.13
transcript.whisperx[101].text 請部長有具體的兩個那個答案剛剛已經講是勞進局現在的義和到底有沒有要求機械改善的明確的時程然後另外一個是如果義和沒有達標的時候有沒有一個撤資的機制
transcript.whisperx[102].start 3674.52
transcript.whisperx[102].end 3693.127
transcript.whisperx[102].text 剛剛委員提的這兩個我們可以研議但是就像剛剛提到的就我們政府基金我們基本上是不會去對外宣布我們對某個公司某個產業去撤資但是我們是一個長期財務性的投資我們在投資的流程已經納入了
transcript.whisperx[103].start 3693.947
transcript.whisperx[103].end 3712.937
transcript.whisperx[103].text 這個氣候邊遷風險所以如果我們看到公司並沒有如預期的他所做的承諾我們當然隨時可以在投資的部分做處理所以委員的所提出來我們也會很我覺得這如果沒有辦法做的話當然外界就很難相信說
transcript.whisperx[104].start 3714.139
transcript.whisperx[104].end 3730.513
transcript.whisperx[104].text 金曲仙在彈的義和真的能產生效果嗎為什麼我覺得今天你說叫老虎不要吃肉然後我念佛經給你聽然後老虎就真的不吃肉嗎你如果沒有一些手段的話當然我就沒有辦法做到我還是要說我覺得我們還是會比較回到風險的概念
transcript.whisperx[105].start 3731.499
transcript.whisperx[105].end 3759.737
transcript.whisperx[105].text 那從風險的認定來看待老金局在投資上面的合理性包括跟效益我認為還是必須回到這件事情上部長我對這件事情我會一直警惕因為這是對我們這是我們國家對國人對國際社會對我們下一代的責任我相信部長投入這個議題的時間比我更長更深所以我也知道老金局同仁我很謝謝昨天趕出一份報告給我但是
transcript.whisperx[106].start 3760.738
transcript.whisperx[106].end 3768.21
transcript.whisperx[106].text 僅對於我們的期程設定有做了一些更新我不是很滿意因為您做的事情很多我希望勞動部一個月內清楚告訴我們
transcript.whisperx[107].start 3769.113
transcript.whisperx[107].end 3797.607
transcript.whisperx[107].text 你們的困難到底在哪裡?對這些要求做不到的原因是什麼?是缺錢還是缺人來執行?我從立院也會盡全力我會請老林局來參考國際的做法那國際做法上也許有些會走到比較前面一點那我覺得各種的做法我們都會來參考可是一樣概念我覺得回到風險的事情上面那民間倡議撤資這當然我們理解民間的倡議可是從政府的基金的角度他從風險來去做他相關的決策的判斷是部長您
transcript.whisperx[108].start 3798.007
transcript.whisperx[108].end 3811.096
transcript.whisperx[108].text 之前如果站在我這個位置上 我相信你也會問同樣的問題啦是 所以我們很清楚 必須以風險為核心好 謝謝好 謝謝林玉琴召委接下來請陳金輝委員發言謝謝主席 謝謝今天出席的委員跟官員首先想請勞動部部長還有衛福部次長
transcript.whisperx[109].start 3825.148
transcript.whisperx[109].end 3828.229
transcript.whisperx[109].text 好請吳副部長及李建德次長好 你好這個是本週的一個案例他爆發了一起診所的負責人對他的女員工有嚴重的職場性騷擾我們先看一下這個影片
transcript.whisperx[110].start 3866.03
transcript.whisperx[110].end 3881.767
transcript.whisperx[110].text 許多人在網路上流傳了兩段影片有一段是在診所的櫃台另外一段是他在幫應該是診所負責人開門的時候發生的強行搂抱並且這個女員工不斷的退縮閃躲她還變本加厲
transcript.whisperx[111].start 3882.808
transcript.whisperx[111].end 3910.841
transcript.whisperx[111].text 那這名女員工她後來身心受創報警然後離職了但至今呢已經超過一個月這個醫師連一句道歉都沒有本案現在他是同步他有送檢調強制猥褻罪法辦但是我也想請問勞動部其實蠻多受害人你也知道啦很多這樣類似的受害人他不一定會走上法律途徑因為因為他這個身心煎熬會更久這些審判可能長達數年
transcript.whisperx[112].start 3912.222
transcript.whisperx[112].end 3925.36
transcript.whisperx[112].text 所以我們想請教您的是現在部長掌握的資訊你會不會覺得這是很嚴重的職場性騷擾案件還有另外這起性騷擾案件的行政流程調查流程到底進度到哪裡了
transcript.whisperx[113].start 3926.601
transcript.whisperx[113].end 3953.392
transcript.whisperx[113].text 根本說沒有其實我也非常關注這個案子那包括這個案子的協助來自苗栗縣的一位民醫代表所以其實我們也很關注那我就知道現在這個案子其實應該已經進入到苗栗縣政府的申訴跟調查的程序裡面了那目前應該司法的部分其實也有所介入所以就程序面的部分的進度應該是到這邊那我們當然從畫面上面來看
transcript.whisperx[114].start 3954.372
transcript.whisperx[114].end 3974.294
transcript.whisperx[114].text 因為我之前也看過好幾次你剛才播放的畫面的確這當然是一件非常非常嚴重的事情所以我自己也很希望像這樣的狀況尤其是在醫療業的現場我自己也希望我們能夠跟目的世界主管機關來討論怎麼樣盡量的從更根本性的方式管理性的方式去避免
transcript.whisperx[115].start 3974.574
transcript.whisperx[115].end 3993.469
transcript.whisperx[115].text 好那我們就來討論根本性的方式因為您都提了這個上禮拜還沒有這個新聞我已經質詢這個議題因為衛福部被糾正一連串過去一年非常多醫事人員違反這個性別平等等等的事件所以衛福部被監察院糾正說他們的衛政跟這個
transcript.whisperx[116].start 3995.55
transcript.whisperx[116].end 4011.404
transcript.whisperx[116].text 社政的串聯不夠好以至於很多醫事人員他可能已經爆發了行政調查報告也出來了結果一直持續接觸了脆弱族群或者是持續在這個職場還在上班可是很多人都不知道那我先給你看一下這個資訊
transcript.whisperx[117].start 4012.825
transcript.whisperx[117].end 4035.607
transcript.whisperx[117].text 監察院對你提出了糾正他對很多部門都有提出糾正但是其中就包括衛福部監察院是這樣子說他說社政跟衛政的聯繫極度不足你們說已經建構了社會局通知衛生局的機制但是這邊還有一個bug要跟您討論因為一位醫事人員他有可能是在他的職場違反性工法有可能是在學校違反性教法那這樣子衛生局會不會收到通知因為我們不能每次都靠這種發公文傳統會有時間差的通知
transcript.whisperx[118].start 4037.489
transcript.whisperx[118].end 4064.572
transcript.whisperx[118].text 我們現在已經建立那個瑞瑟鎮的聯繫管道所以那個已經可是我剛剛有講啊因為還有教育場域還有職場的場域也有可能發生好那我們再跟教育部跟勞動部來討論一下好了我們之前是瑞瑟鎮先連的那現在要跨部隊了這是上週啦3月25號他說他要建立三方平台裡面就包括社會局包括勞動局包括這個教育局等等的那我想問一下這個系統性的借街他找你們聯絡了嗎有
transcript.whisperx[119].start 4067.828
transcript.whisperx[119].end 4096.625
transcript.whisperx[119].text 非常感謝委員那個對於 包委員我們的一個對於整個職場性騷我想我們的態度一定是零容忍我想這是我們的基本原則那在這個部分其實在上一次委員您諮詢之後其實我們有跟勞動部這邊我們現在未來現在就是說先兩個部分第一個就是說我們現在目前衛生的部分我們主要事實上是透過跟衛生局這邊那只要有相關的案例的話我們會簽到有關職場的那個部分的話我們就跟勞動部這邊會建立一個整個
transcript.whisperx[120].start 4097.105
transcript.whisperx[120].end 4125.76
transcript.whisperx[120].text 相互的一個聯繫機制因為他說跟社會局的已經連結好了他已經有一個對接的平台然後另外上次委員您諮詢之後現在也跟教育嘛對不對那現在我們後續我們現在也跟那個勞動部這邊因為現在有關職場的部分好像有關於像醫院啊醫院端等等這些的部分的話我們也會大概什麼時間內你可以具體給大家因為全國都在看大概多久的期限以內你們這個系統性的對接會完成包圍我們在一個月之內好不好
transcript.whisperx[121].start 4126.32
transcript.whisperx[121].end 4154.888
transcript.whisperx[121].text 一個月 沒錯 謝謝那接下來再問勞動部長一個問題因為我們知道說現在是這個縣政府他在做一個調查但是這個案件比較特別因為他本於是負責人本身就是加害人所以也會有一些關心這個事件的人他們會擔心是不是會有調查上的困難所以製作出完整的報告因為這方面你應該也蠻有經驗的可能蠻多都是有權勢的人他本身就是加害人那這個
transcript.whisperx[122].start 4155.908
transcript.whisperx[122].end 4184.882
transcript.whisperx[122].text 你認為這個調查報告會不會有所延誤他如果是機構的負責人的話其實應該會可以到地方政府來去做向地方政府申訴來做調查所以其實就是針對這個最高負責人的狀況我們是在問您啊因為以您以往處理的經驗有權勢的人他其實也有可能會是加害人嘛但這個就有點困難了因為他必須要交由第三方比如說地方政府再請
transcript.whisperx[123].start 4186.283
transcript.whisperx[123].end 4200.631
transcript.whisperx[123].text 這個學者啊等等但因為他本身在這個地方工作所以他有可能會對於接觸一些這個受害者的同事或者是對於影像的處理他比較容易接觸到那這方面會不會對於你們之後的調查報告會有所影響
transcript.whisperx[124].start 4202.917
transcript.whisperx[124].end 4231.85
transcript.whisperx[124].text 其實因為在姓名三法修法以後其實就是針對最高負責人所以我自己是認為也是因為針對最高負責人如果被設定為是加害者的潛在對象的話所以才需要地方政府來做調查就是希望能夠去盡量避免他在這個事業單位裡面的那個權利的運用的狀況所以地方政府是有權利來做各種的調閱調查的狀況其實地方政府是有權利的好 收到
transcript.whisperx[125].start 4232.27
transcript.whisperx[125].end 4244.036
transcript.whisperx[125].text 那之後如果您有這個調查報告再希望您可以轉交給衛福部謝謝那兩位可以請先回座接下來想邀請這個保訓會的蔡處長好
transcript.whisperx[126].start 4259.021
transcript.whisperx[126].end 4267.424
transcript.whisperx[126].text 處長我們先聽一段音檔因為這個是疑似楊真理霸凌員工從前的音檔我們先聽完以後你再評價一下可以幫我播一下嗎
transcript.whisperx[127].start 4290.173
transcript.whisperx[127].end 4298.599
transcript.whisperx[127].text 我們給你的指令為什麼你要掌握生命自己的指令我的指令是希望同仁不要浪費時間的指令我有這樣講過你嗎我可以告你耶
transcript.whisperx[128].start 4308.605
transcript.whisperx[128].end 4336.477
transcript.whisperx[128].text 我想請教保訓會因為根據你們公務人員保障法的定義其實勞動部長也在場勞動部長也蠻在意這個議題的職場霸凌是指機關人員假借權勢逾越必要的範圍持續的以威脅侮辱或孤立的方式造成敵意性的工作環境以致於公務員身心受創那條文裡面也特別講到雖然他有強調持續性可是情節重大的不在此現那你認為這一段應當
transcript.whisperx[129].start 4338.038
transcript.whisperx[129].end 4340.728
transcript.whisperx[129].text 在你們公務人員保障法裡面算不算是一個80
transcript.whisperx[130].start 4343.547
transcript.whisperx[130].end 4368.404
transcript.whisperx[130].text 公務人員報告我們關於職場霸凌的定義目前是定義在公務人員保障法第19條第二項跟安慰辦法上面其實它對於職場霸凌的定義都有做一些客觀性的描述那至於這些法令上面的條文規定在具體個案事實上面怎麼樣去含設那這個我們在制度上是設計由包含了外部學者專家加入了調查小組來進行調查
transcript.whisperx[131].start 4370.726
transcript.whisperx[131].end 4400.189
transcript.whisperx[131].text 那之所以会有这样设计也是避免让政府机关的人可以去可能会对这件事情有左右的空间或者是对于过去的组织文化有可能有认知上面的误区那也因此对于刚刚播放的这样的一个阴档的这样一个个案事实据我们的了解应该相关的机关已经有成立调查小组已经开始了已经开始调查在进行调查那我们可能不适合在这个地方去做评价好 当然这边我是要提醒你
transcript.whisperx[132].start 4400.689
transcript.whisperx[132].end 4423.986
transcript.whisperx[132].text 之後你也說了一定要第三方公正的來做調查嘛我們也擔心中間會被掩滅證據等等的我們來看這個是當時行政院114年1月2號提交了一個專欄報告當時勞動部有霸凌衛福部也有行政院還有兩個處長他被公有投訴就院本部就出現了霸凌的
transcript.whisperx[133].start 4424.366
transcript.whisperx[133].end 4445.515
transcript.whisperx[133].text 事件所以當時呢引用賴總統的話就說一定要杜絕職場各種形式的霸凌落實健康的工作環境但今天為什麼會在這裡開這個委員會就是因為我們發生了談判副代表揭露遭到長期的忽視沒有人重視職場霸凌如果連行政院高層都疑似帶頭對照這個報告承諾落實賴總統指示我是覺得非常的諷刺啦那
transcript.whisperx[134].start 4451.297
transcript.whisperx[134].end 4477.297
transcript.whisperx[134].text 這邊你剛有提到第19條你講得非常好如果發生這個事件置之不理主管應該要受罰但我想問您假使這個事件的受害者是談判副代表行政院體系政務委員的主管是誰誰該負起這個監督還有懲罰的責任因為如果職場已經知悉主管知悉沒有採取具體的有效措施是要依法懲處的是誰
transcript.whisperx[135].start 4480.279
transcript.whisperx[135].end 4508.538
transcript.whisperx[135].text 是跟委員報告依照我們公務人員職應職務安全衛生防護辦法第35條第一項第二款的規定就是當機關在接獲到申訴的時候其實他應該要立即採取有效的這個措施那證實是未接獲申訴也是應該要去採取立即有效的措施政務委員的主管是誰是秘書長是副院長還是院長
transcript.whisperx[136].start 4510.779
transcript.whisperx[136].end 4527.85
transcript.whisperx[136].text 是以本案來說應該是行政院行政院院長好主管是行政院院長我們會說他是一個機關的責任所以應該是行政院要去負責所以最後如果我們出來結果行政院有疏失您會說是行政院有疏失是嗎
transcript.whisperx[137].start 4529.969
transcript.whisperx[137].end 4539.372
transcript.whisperx[137].text 這個必須要看因為據我們所知行政院在接獲到可能接獲到這樣的可能有 沒關係我先給你看時間序我整理時間序給您看我也希望您好好的去回顧一下近期的新聞3月12號是媒體披露我們的副談判代表他因病過世
transcript.whisperx[138].start 4552.535
transcript.whisperx[138].end 4557.278
transcript.whisperx[138].text 3月12號之後呢這個我們副院長就出來說非常的難過哽咽稱呼他是最佳的戰友這件事結束之後呢就有他在因病離職的離職信很長你也看過流了出來流到媒體上然後再加上呢他的前同事就匿名到Threads上面揭露說
transcript.whisperx[139].start 4576.591
transcript.whisperx[139].end 4579.956
transcript.whisperx[139].text 他長期壓力業務壓力並且會議頻頻遭受否定斥責不同專業的觀點或者是遭長官繞過指揮包括赴美談判不帶他啦休息喝珍奶排擠他
transcript.whisperx[140].start 4591.874
transcript.whisperx[140].end 4617.176
transcript.whisperx[140].text 隔絕這個關鍵談判資訊也不給他然後專業被踐踏職責被推諉多次建言被忽視無視最後他積勞成疾想要請辭的時候連辭呈都不批啊直到他最後真的是住院的時候才寫下沉痛的離職書但是這些離職書跟這個匿名的爆料披露之後行政院發言人是表示過去未曾聽聞
transcript.whisperx[141].start 4618.157
transcript.whisperx[141].end 4644.671
transcript.whisperx[141].text 但還是很遺憾很難過失去了一個很優秀的同事我跟你更新一個最新的資訊昨天王玉敏委員在總質詢的時候直接問卓院長什麼時候收到這個沉痛的離職信結果他回答2月19號當時他的同仁拿手機的內容給他看所以院長已閱讀同日信件寄達院長辦公室
transcript.whisperx[142].start 4645.251
transcript.whisperx[142].end 4653.602
transcript.whisperx[142].text 以你現在了解的資訊你說行政院要負起調查責任請問你現在收到的日期是2月19日嗎因為他2月19日就收到簡訊啊
transcript.whisperx[143].start 4656.391
transcript.whisperx[143].end 4683.844
transcript.whisperx[143].text 各位委員報告這個各機關非因申訴而窒息到可能有這場霸凌的情形通常會需要一段的時間去了解一下因為它情況有很多種有包括是在媒體上面的爆料也有可能是社群媒體上的報章所以對於機關來說它就是有必要去了解一下它是不是屬於一個具體事實至少要做一個初步了解啦
transcript.whisperx[144].start 4684.184
transcript.whisperx[144].end 4695.293
transcript.whisperx[144].text 那至於在行政院在從成立調查小組之前的這段過程他們怎麼樣去進行的這個進程這可能要由行政院來說明可能會比較妥適那成立調查小組是什麼時候行政院要說明嗎人事處長副秘書長副秘書長
transcript.whisperx[145].start 4715.868
transcript.whisperx[145].end 4734.543
transcript.whisperx[145].text 跟委員報告我們在3月26號之夕的時候就成立了調查小組來做釐清事實的動作所以你們2月19收到這個離職信他裡面說他長期被忽視的時候你們還沒開始我們不知道你不知道對我不知道但是卓院長知道
transcript.whisperx[146].start 4736.709
transcript.whisperx[146].end 4759.037
transcript.whisperx[146].text 昨天有回答王毅民委員他是在2月19號的時候辦公室的幕僚轉資這個訊息給院長院長那時候是希望表達關心然後要請他好好休息因為請他好好養病接下來繼續為國服務但是那是在過年期間2月19號是在過年
transcript.whisperx[147].start 4761.198
transcript.whisperx[147].end 4785.694
transcript.whisperx[147].text 然後過年完了以後的話我們緊接著就228連假再來再表示關心的時候3月初得知副總檯面廖有病情急轉直下大概院長昨天也講述了這個過程我們真正知道的時候是因為3月26號的那個TID的訊息出來以後我們才知道的
transcript.whisperx[148].start 4785.794
transcript.whisperx[148].end 4802.025
transcript.whisperx[148].text 我跟你說你看這個時間序3月26號已經被披露他業務有長期的壓力你才知道對不對發言人表示過去未聽說但其實2月19你們收到他的離職簡訊的時候內容就跟26號是有點重複的我要跟委員強調的時候因為我們真的沒有沒有任何的公文完反的記錄那個純粹就是他傳給院長幕僚的簡訊
transcript.whisperx[149].start 4816.277
transcript.whisperx[149].end 4819.119
transcript.whisperx[149].text 沒有公文我們保訊會回來因為你剛剛講得很清楚嘛你剛剛的意思是說當主管知悉的時候可以先內部詢問一下是需要公文的嗎
transcript.whisperx[150].start 4834.019
transcript.whisperx[150].end 4851.138
transcript.whisperx[150].text 公務員報告那個知曦可能有職場霸凌情勢的方式真的有很多種不一定是單純是可能是曾經信也有可能是社群媒體上面的發文好沒關係我希望保訓會處長今天可以把這個資訊帶回去因為全國的公務員
transcript.whisperx[151].start 4852.219
transcript.whisperx[151].end 4874.414
transcript.whisperx[151].text 還有社會大眾都在看你們接下來的作為可不可以勿往勿縱剛剛我們從這個時間軸還有網路上的他同事是義憤填膺出來說覺得非常的不捨那在核對他之前就已經送給院長的簡訊內容其實他是早在知情的狀況下就代呼職守去不處理那
transcript.whisperx[152].start 4875.334
transcript.whisperx[152].end 4895.373
transcript.whisperx[152].text 之後我們要看到保訓會的作為看是院長要負責還是副院長要負責還是秘書長要負責因為這個是行政院的霸凌世界根本就是對我們法律尊嚴的一個挑戰所以我也希望你現在找的外部專家可以公正客觀啟動調查最後我們要看到一個全民可以信服的報告好嗎
transcript.whisperx[153].start 4900.652
transcript.whisperx[153].end 4906.297
transcript.whisperx[153].text 我們可能沒有那麼相信行政院的報告我是說請保訓會回答保訓會不會有報告啊好您說您說那我們針對這次調查的時候我們為了讓他公正客觀我們的調查委員都是外部委員沒有內部委員
transcript.whisperx[154].start 4919.445
transcript.whisperx[154].end 4927.529
transcript.whisperx[154].text 好那全國的公務員都在看今天的資訊他們也希望知道說最後的結果如何謝謝主席謝謝陳金輝委員接下來請邱惠如委員發言
transcript.whisperx[155].start 4941.949
transcript.whisperx[155].end 4949.286
transcript.whisperx[155].text 主席還有各位委員同仁各位政府部門的同仁大家好我們有請勞動部長洪部長謝謝請洪部長
transcript.whisperx[156].start 4958.154
transcript.whisperx[156].end 4987.071
transcript.whisperx[156].text 邱委員好是 部長好我今天是想跟你交流最低服務年限即違約金條款那我想問部長請問您知道其實我們醫療機構也好護理機構也好長照機構也好常常使出最低服務年限即違約金條款來約束護理人員的離職自由請問一下部長有掌握這件事嗎我知道那您對這件事目前的看法是如何
transcript.whisperx[157].start 4989.172
transcript.whisperx[157].end 5007.768
transcript.whisperx[157].text 這勞基法有相關的規定是勞基法規範在第15條之一那事實上部長覺得那相關的規定那您的看法呢這個有規定我們都知道但是您的看法當然法的規定就應該落實但確實它應該有一些相關的前提
transcript.whisperx[158].start 5008.608
transcript.whisperx[158].end 5037.347
transcript.whisperx[158].text 相關前提我先跟部長建構一些基本的觀念就是我們護理人員他如果受僱於醫療機構也好長照機構也好護理機構也好那通常都跟醫院或者是護理長照機構簽訂一個不定期勞動契約那不定期勞動契約如果護理人員想離職那其實按照勞基法的規定其實只要預告僱主其實就可以離職了我想這個概念我想這個基本概念我們應該是都有掌握
transcript.whisperx[159].start 5040.49
transcript.whisperx[159].end 5065.949
transcript.whisperx[159].text 那現在呢醫院呢因為我也大家也知道說那個護理人員荒非常嚴重嘛所以這些機構其實很害怕護理人員離職所以他就會寄出一個最低服務年限寄違約金的條款來約束護理人員的自由那護理人員其實比較單純比較單純比較涉世未深他們就覺得說那我們簽了這個違約金條款我們如果想要
transcript.whisperx[160].start 5066.75
transcript.whisperx[160].end 5085.681
transcript.whisperx[160].text 在這個條款所約定的期限以內離職例如說條款提到說護理人員你應該在機構任職兩年如果你期限戒之前離職的話你就會被科以違約金那我們護理人員比較單純比較涉事衛生他們就會覺得說那我們既然簽了違約金條款那我們真的
transcript.whisperx[161].start 5088.022
transcript.whisperx[161].end 5115.664
transcript.whisperx[161].text 在期限戒之前我們真的做不下去所以想離職了那我們也只好為了求順利離職也只好任陪了事這樣子好那現在問題來了就是說既然剛剛部長也有認知說所謂的最低年限計違約金條款他規定在勞基法第15條質疑您剛剛也提到說要用違約金條款來綁住勞工的離職自由是具有前提要件的那請問一下您有掌握是具備哪些前提要件嗎
transcript.whisperx[162].start 5116.385
transcript.whisperx[162].end 5123.511
transcript.whisperx[162].text 我想事務之一上面就是有寫到嗎你要有培訓然後跟培訓費用然後還有簽約金
transcript.whisperx[163].start 5124.537
transcript.whisperx[163].end 5150.555
transcript.whisperx[163].text 其實我們可以比較有體系的來講這些概念你要用違約金條款來綁住勞工離職自由你的違約金條款必須經過兩個要件的檢驗第一個要件就是違約金條款要有必要性第二個要件就是違約金條款要具有合理性那所謂的必要性就是雇主要付出相當的訓練成本然後把員工培訓成是一個不可或缺的人物
transcript.whisperx[164].start 5151.075
transcript.whisperx[164].end 5174.348
transcript.whisperx[164].text 然後勞工的驟然離職會造成雇主的損失這時候雇主的利益才有需要以違約金條款來保障的必要這個叫做必要性那第二個合理性呢就是說你約束勞工的離職自由的年限要跟你所付出的訓練成本兩個要相當如果不相當的話就不具有合理性這樣那如果不整合掌握這兩個概念我們來操作一個實際的判決
transcript.whisperx[165].start 5177.47
transcript.whisperx[165].end 5191.805
transcript.whisperx[165].text 這個實際的判決就是護理人員簽了一個違約金條款他必須在這家醫院任職滿兩年那如果提前離職的話就要賠償違約金兩個月結果這個護理人員真的是水土不服坐不下去然後要離職了這樣子那現在
transcript.whisperx[166].start 5193.426
transcript.whisperx[166].end 5211.14
transcript.whisperx[166].text 院方他就提出了他們的訴求說你既然沒有做到兩年就離職那你要賠償我相當於兩個月薪水的違約金那我們來看一下院方怎麼主張院方他主張說我有對你進行新進人員的訓練課程那是這些兩年期的護理師的學習歷程那還有一些網路課程那又安排你去參加一些研習會跟研討會那請問一下我們剛有
transcript.whisperx[167].start 5220.287
transcript.whisperx[167].end 5246.985
transcript.whisperx[167].text 操作過相關的定義了嘛你雇主必須是支付相當的訓練成本讓勞工成為不可替代的人選然後勞工的驟然離職會造成雇主的損失這時候勞工的利益雇主的利益才有必要以違約金條款來約束好那以這個具體來是事實來看部長你覺得這個雇主這個醫院雇主的利益有必要以違約金條款來加以保障嗎
transcript.whisperx[168].start 5249.349
transcript.whisperx[168].end 5272.069
transcript.whisperx[168].text 那個跟委員說明因為第一個我就目前你這個簡報的左邊的這些相關的課程因為當然我不是護理的專業所以我不是那麼清楚知道你現在列的這些相關的課程是在護理的專業裡面它是不是一個必要或者是它是一個什麼樣定性的相關的課程這可能我也要去找
transcript.whisperx[169].start 5272.469
transcript.whisperx[169].end 5296.818
transcript.whisperx[169].text 課程一定是必要我們講的必要性是指說雇主的利益有沒有必要以違約金條款來約束課程一定是必要所以我的意思是說因為你剛剛列的這些事情包括這課程包括雇主有沒有相關的支出它是不是一個最基本的就新到值的東西比方說它如果是最基本的法律要求的
transcript.whisperx[170].start 5297.578
transcript.whisperx[170].end 5305.61
transcript.whisperx[170].text 跟還是說僱主也做更進一步額外進一步的培訓我自己不是護理的專業所以我比較沒有辦法從現在
transcript.whisperx[171].start 5308.172
transcript.whisperx[171].end 5335.757
transcript.whisperx[171].text 其實部長你已經講到一個觀念了嘛它是不是一些必要的訓練例行性的訓練如果它是一個必要的訓練例行性的訓練那本來就是雇主你在經營一家醫院也好護理機構也好長照機構本來要負擔的基本的人事成本啊那本來就是雇主要負擔的那怎麼會把這個要負擔的基本的人事成本轉嫁在我們護理人員身上呢所以有沒有經過必要性的檢驗
transcript.whisperx[172].start 5336.917
transcript.whisperx[172].end 5361.891
transcript.whisperx[172].text 部長可以再思考一下所以我說我這部分可能也要跟衛福部這邊來討論是這些課程的定性符不符合15-1他的前提的條件了解沒有問題那我也非常謝謝部長願意去跟衛福部來做一個專業上觀點的溝通那等一下馬上我們就會呈現司法的判決我們可以來聆聽法官對這件事怎麼看好那請問一下呢
transcript.whisperx[173].start 5363.872
transcript.whisperx[173].end 5369.939
transcript.whisperx[173].text 我們接著來檢驗合理性那合理性當然定義已經有了嘛你付出這些新進人員的訓練成本然後去約束勞工兩年的離職自由那如果當中顯不相當例如說付出的錢非常的少
transcript.whisperx[174].start 5378.829
transcript.whisperx[174].end 5405.64
transcript.whisperx[174].text 然後呢卻約束勞工兩年的離職自由那這樣會不會有顯不相當那如果顯不相當當然就不符合合理性那如果既不符合合理性又不符合必要性你用違約金條款來約束護理人員的自由那我想根據勞基法第15條之一這樣的違約金條款當然就是一個無效的條款來那部長請問一下你覺得這個違約金條款你目前看起來會是一個無效的違約金條款嗎
transcript.whisperx[175].start 5409.186
transcript.whisperx[175].end 5426.933
transcript.whisperx[175].text 一樣是有專業嗎我確實沒有對護理的專業這麼了解所以我很難我自己就下一個怎樣的判斷了解通常這可能會進到法院裡面沒有問題那我們來看一下法院的判決那部長再跟我們分享對於法官的這個判斷是否能夠認同
transcript.whisperx[176].start 5428.493
transcript.whisperx[176].end 5446.545
transcript.whisperx[176].text 那首先呢我們來講必要性的檢驗那法官就認為說這只是一個例行性的教育那不是為了這個特定的護理人員所製作並沒有額外的支出所謂的訓練成本而且有一些線上的課程這些課程其實都可以日後反覆的在使用其實這本來就是例行性的訓練
transcript.whisperx[177].start 5447.466
transcript.whisperx[177].end 5468.867
transcript.whisperx[177].text 那雇主負擔的成本其實是很低的那所以難以認為說醫院有付出龐大的訓練成本讓這個護理人員成為不可替代的人選所以他的作然離職其實是不會造成醫院的損失所以這時候雇主的利益就沒有必要用違約金條款來保障這是必要性的檢驗法院的看法那第二個合理性的看法就是說這個訓練的費用其實都只是
transcript.whisperx[178].start 5471.089
transcript.whisperx[178].end 5494.848
transcript.whisperx[178].text 一般的例行性的訓練 新進人員的訓練那你用這些例行性的訓練來約束護理人員兩年的離職自由然後他沒有達到兩年提前離職你又要科與他付一個違約金的義務這個兩個權衡之下顯不相當所以當然也沒有符合合理性所以這個案件最後就是違約金條款無效那既然違約金條款無效當然護理人員就不用賠償
transcript.whisperx[179].start 5495.709
transcript.whisperx[179].end 5519.336
transcript.whisperx[179].text 但是回歸到我們的食物層面護理人員設施衛生也很單純那某個程度也是勞動教育的概念沒有非常的普及跟扎實所以他們為了順利的離職所以他們就認賠了事那部長對這件事的看法如何不知道勞動部這邊可以多做一些什麼事嗎跟委員說沒有其實我們之前也有在跟衛福部在討論是不是對於一些醫療業的
transcript.whisperx[180].start 5521.021
transcript.whisperx[180].end 5538.52
transcript.whisperx[180].text 工作的現場包括他的人員有沒有可能其實跟會服務一起來合作那有更多這個關於勞動法規教育的機會包括宣導那讓大家其實能夠在這個法的框架下面能夠更加落實法尊
transcript.whisperx[181].start 5539.661
transcript.whisperx[181].end 5556.398
transcript.whisperx[181].text 所以当然这是一个明确的判决明确判决那部长能够认同吗认为说这是例行性的训练然后雇主的利益没有必要用违约金条款来保障这个法院的判决就是判决我自己是认为说我们其实应该因为确实有很多法规的处理
transcript.whisperx[182].start 5557.219
transcript.whisperx[182].end 5582.725
transcript.whisperx[182].text 包括行政的處理其實都會看法院的判決來作為一個重要的參考點所以我是說在這樣一個明確的法院的判決之下我想我們願意來跟衛夫婦來討論就是說是不是在怎麼樣狀況之下透過一個大家怎麼進一步的作為其實能夠讓法尊能夠更加落實那部長我想請問一下像這些濫用違約金條款的這個雇主啊請問勞基法相關的處罰是什麼
transcript.whisperx[183].start 5586.011
transcript.whisperx[183].end 5598.396
transcript.whisperx[183].text 這條文老計法並沒有罰是老計法對於這條並沒有罰則那沒有罰則會有一個現象不公平的現象什麼現象呢如果護理人員傻傻的笨笨的陪下去醫院多賺到了一筆10萬塊的違約金如果護理人員不從的話
transcript.whisperx[184].start 5603.658
transcript.whisperx[184].end 5632.958
transcript.whisperx[184].text 其實醫院沒有拿到他本來應該拿到的違約金他其實也沒有損失那濫用違約金條款的雇主等於他沒有成本啊他違法他濫用這種手段來約束護理人員約束護理人員的自由還讓護理人員平白無故從口袋掏出這個違約金條款反正成功了多賺一筆沒成功了也沒有損失但是這個濫用違約金條款雇主卻完全沒有成本所以我在這邊想要請教部長您是否覺得應該來建議一些法則
transcript.whisperx[185].start 5633.858
transcript.whisperx[185].end 5660.455
transcript.whisperx[185].text 才能夠讓用違約金的僱主有一些這個成本要付出啊我覺得法規的討論當然法規要不要做更進一步優化我覺得這部分當然都可以來討論啦來看實際上面的需求但是我覺得就目前來看的話我自己還是比較希望是說大家針對包括是尤其是主管機關尤其很多醫院其實也是在
transcript.whisperx[186].start 5661.656
transcript.whisperx[186].end 5682.191
transcript.whisperx[186].text 相關的世界單位主管機關的管轄之內不管要不要修法我認為都應該進一步有一些進一步的作為那您進一步作為是除了做勞動教育因為當你有提到勞動教育這個措施是很明確的日後想要來深化那請問一下還有哪一些作為
transcript.whisperx[187].start 5686.114
transcript.whisperx[187].end 5708.11
transcript.whisperx[187].text 跟委員報告現在地方政府有時候去勞檢的時候他們有時候在醫院勞檢他們有時候也會去問所以或許我們也可以提醒地方政府將來做一些專案勞檢或深度勞檢順便去查一下他們提醒抽查幾位護理人員有沒有簽署這樣的一個條款然後去提醒業者這樣的約定是不是有預言無法
transcript.whisperx[188].start 5708.43
transcript.whisperx[188].end 5721.665
transcript.whisperx[188].text 提醒其實就很像沒有牙齒的老虎而且可能不是沒有牙齒的老虎根本是小貓咪一隻完全沒有嚇阻的效力那我先分享一下我的做法本辦呢已經在大概一個月前就提出說要去修正勞基法79條
transcript.whisperx[189].start 5724.648
transcript.whisperx[189].end 5746.353
transcript.whisperx[189].text 把濫用違約金條款的雇主呢作為79條裁罰的標的之一就是如果你濫用違約金條款就會出2萬元以上10萬元以下罰款那也許這個方向是不是可以帶勞動部帶回去研議那我接著再講第二件事情第二件事情就是說衛福部有出一個這個規則叫做醫療機構護理人員勞動契約建議應記載跟不得記載事項那這個
transcript.whisperx[190].start 5753.736
transcript.whisperx[190].end 5781.414
transcript.whisperx[190].text 所謂的因記載跟不得記載事項裡頭有羅列了一些項目就是說醫院你跟護理人員簽訂勞動契約哪一些東西應該記載上去那我這邊建議如果既然沒有罰則既然沒有罰則是不是過渡期的做法當然我們日後希望有罰則過渡期的做法可不可以在這個因記載跟不得記載的這份文件裡頭要求要放入一個事項什麼事項呢就是
transcript.whisperx[191].start 5782.856
transcript.whisperx[191].end 5792.628
transcript.whisperx[191].text 醫院或者是機構所為的例行性訓練或者是應該負擔的訓練成本不能夠作為雇主求償違約金的基礎
transcript.whisperx[192].start 5793.837
transcript.whisperx[192].end 5816.177
transcript.whisperx[192].text 可以嗎第一個這個應該是衛福部當然我知道這是衛福部這是邱文達時期如果我沒有記錯是他弄出來的一個記載因記載會不得記載事項我想我們願意配合然後來提供我們的意見是那我覺得勞動部如果這邊願意支持這樣的一個建議的話當然我們有勞動部長的一個建議我們也許好好的可以去跟衛福部來溝通
transcript.whisperx[193].start 5818.903
transcript.whisperx[193].end 5838.236
transcript.whisperx[193].text 所以您同意嗎我們現在最後來做一個總結就是說本辦想請你們提供資料但是其實沒有裁罰資料那我知道其實治安署的署長他上次有來我辦公室拜會他提到說雖然沒有裁罰資料但有一些輔導的資料所以可不可以
transcript.whisperx[194].start 5838.496
transcript.whisperx[194].end 5867.751
transcript.whisperx[194].text 一些醫院濫用違約金條款沒有裁罰但有輔導的資料可不可以送到本辦一個月內提供那我們了解現在實務上到底濫用違約金條款的現象是如何這是第一件事那當然第二個就是說這個應記載跟不得記載事項能不能記載說例行性的或者是院方應該負擔的這個基本的雇主的訓練成本不能夠作為求償違約金的一個條款您剛也表示可以了嘛就是站在法尊的立場
transcript.whisperx[195].start 5868.231
transcript.whisperx[195].end 5886.176
transcript.whisperx[195].text 當然啊法組長我們全台灣大家不是都依法行政嗎我想我們的政府也對於依法行政這四個字非常的崇尚所以我也是樂觀其成那當然另外一個就是建立裁罰機制那我請部長不要這麼快的否決待會去研議一下思考一下那有什麼難處我們再互相來交流來討論這樣子那謝謝部長謝謝部長的支持跟這個協助謝謝
transcript.whisperx[196].start 5893.609
transcript.whisperx[196].end 5913.89
transcript.whisperx[196].text 好 謝謝邱副委員的質詢接下來請邱政軍委員在此宣告待會蘇志全委員質詢完畢後休息十分鐘主席好我們請一下洪部長好 邀請洪部長
transcript.whisperx[197].start 5929.514
transcript.whisperx[197].end 5942.639
transcript.whisperx[197].text 這個我看到我們4月13號即將上路的這個家事移工新制那乍看之下是好事可是我突然仔細想想可是裡面好像很多的問題我在這邊請教我們部長我們決定這個開出一張144萬人的這個空投支票
transcript.whisperx[198].start 5950.441
transcript.whisperx[198].end 5975.174
transcript.whisperx[198].text 那先讓我們的家長認為說有便宜的勞動力可以用那至於人從哪裡來勞動部好像也沒說明我們現在目前只管把這個門檻拆掉然後引發這個洗工潮讓原本照顧老人的看護都跑去照顧小孩那至於以後小孩怎麼長大台灣保母會不會失業那長照體系會不會崩盤
transcript.whisperx[199].start 5977.335
transcript.whisperx[199].end 5992.829
transcript.whisperx[199].text 不是勞動部要關心的問題數據好看比較重要那我看到衛福部的報告他承認我們承認這個國家一起養這個小孩子這個牛皮吹破了
transcript.whisperx[200].start 5993.737
transcript.whisperx[200].end 6017.643
transcript.whisperx[200].text 既然公托蓋不夠 本國保母又太貴那我們決定棄守專業照護的底線反正只要把這批移工定義為家務幫傭 而非專業保母未來家裡出事就不歸衛福部管我們只負責發幾份數位教材 求個新安至於144萬個小孩的成長品質跟本土托育產業的崩潰
transcript.whisperx[201].start 6019.503
transcript.whisperx[201].end 6034.475
transcript.whisperx[201].text 那是家庭的私事與市場的競爭請大家自求多福那從這兩份書面報告我們可以看到政府的政策現在已經簡化到只要有人看小孩讓大人去工廠或辦公室上班就是成功的政策
transcript.whisperx[202].start 6035.636
transcript.whisperx[202].end 6061.569
transcript.whisperx[202].text 至於小孩照顧得好不好那本國保母有沒有飯吃國家這個養了這個政策是否名存實亡在4月1號的報告裡面都沒有看到具體的解決方案那我先請教衛福部你們現在這個定調勞動政策說家務幫庸不涉及專業托育請教一下你有沒有去過任何一個家裡有小孩同時又請了移工的家庭你看過他們的真實生活嗎
transcript.whisperx[203].start 6062.569
transcript.whisperx[203].end 6086.009
transcript.whisperx[203].text 在你們這種表格化的這個腦袋裡世界是切開來的這一男是移工的廚房洗碗煮飯掃地這叫勞動部的勞動政策另一男是小孩在哭那在爬要換尿布這叫衛福部的這個社政業務但現實生活中這兩件事是分開的只要家裡有小孩移工的手都會隨時都會觸碰到那我再請問就是說
transcript.whisperx[204].start 6088.12
transcript.whisperx[204].end 6098.216
transcript.whisperx[204].text 在這個萬一這個事情成真之後我們這個一百四十四萬個家庭當中如果發生了嚴重移工裂銅的案件這是屬於誰要負責的
transcript.whisperx[205].start 6103.004
transcript.whisperx[205].end 6119.184
transcript.whisperx[205].text 包委員我還是再重申一次委員剛剛所說的我覺得可能會有一些些小小偏頗我必須要跟委員報告所有這些政策其實基本上大概都是一攬子的一個政策對於這些部分我們有我們有津貼
transcript.whisperx[206].start 6120.205
transcript.whisperx[206].end 6138.516
transcript.whisperx[206].text 我們有公托我們也需要給家長時間這是現在目前全世界在推行有關於這個對育兒家庭最重要事實上就是有這些綜合的政策工序我請問衛福部衛福部對本土的保母當初的要求是要受訓要訪視 要進行考核衛福部說要專業嘛 沒錯要管得到我們這個也及時 現在針對這144萬的家庭如果引進外籍幫佣你說這個部分你怎麼處理
transcript.whisperx[207].start 6148.437
transcript.whisperx[207].end 6174.81
transcript.whisperx[207].text 包委員這兩個並不是互相替代的啊這互相是補充的這不是互相替代是互相是補充的那他不會照顧到小孩嗎那你請你給這些家庭請這些外勞的用意是什麼包委員我們現在目前容我在他不會你請過來請過來你現在是年齡限制12歲以下嘛對不對包委員讓我再簡單說明一下我們現在目前對家庭照顧有三個層次一個叫teacher
transcript.whisperx[208].start 6175.43
transcript.whisperx[208].end 6202.561
transcript.whisperx[208].text 第二個呢是有關baby sister另外第三個叫housekeeper這三個是不一樣的但是三個不一樣其實大家每一個家庭你一個家庭他有辦法處理這麼多人嗎他有辦法這樣有辦法消化嗎因為他領的錢他有辦法去做這麼多的事情嗎包委所以我們現在每一個家庭都有不同的階段都有他們不同的需求所以我覺得這裡面事實上是我們應該要有一個所謂那我請問這些幫傭他能不能照顧小孩
transcript.whisperx[209].start 6205.525
transcript.whisperx[209].end 6225.044
transcript.whisperx[209].text 這些外勞 外勞 外勞報告委員喔 讓我再重複一下我就這樣問嘛 他如果能夠照顧小孩 那是不是就要照你的規定外勞工作內容大概有幾個部分嘛 是房舍清理嘛 食物烹調 家庭成員他也要照顧他的起居所以他當然 請這個當然是子女啊對 他要不要領保母證照
transcript.whisperx[210].start 6229.429
transcript.whisperx[210].end 6244.36
transcript.whisperx[210].text 他是邦庸,所以他跟保姆是不一樣的所以我剛剛就講,一個是housekeeper,一個是major sitter你怎麼去界定這個事情,我這樣講因為邦庸,這個外勞請到家裡你怎麼去限制他說,這個不能碰,那個不能碰你懂我意思嗎
transcript.whisperx[211].start 6246.817
transcript.whisperx[211].end 6267.058
transcript.whisperx[211].text 其實現在大家對保姆的專業期待很高,比方說他的健康照顧,甚至是他的發展的支持,就是小孩的早期發展的引導,甚至也包括一些輕職上面的顧問,或者是輕職上面的協助。
transcript.whisperx[212].start 6267.959
transcript.whisperx[212].end 6288.708
transcript.whisperx[212].text 當然這些事情都是現在專業保姆裡面被期待賦予的一些專業的角色這些工作當然是外籍幫傭無法做的啊對啦我現在要講的就是說我發現的問題點所以提醒你們我現在是提醒你們你們要把這個事情釐清把它做得清楚一點寫得清楚一點就像我部長我還再請教就像你現在講話我再問你一個問題
transcript.whisperx[213].start 6291.189
transcript.whisperx[213].end 6299.915
transcript.whisperx[213].text 就是說我們今天的這項政策是要讓家長安心去工作嘛提高我們的勞動力對吧那邏輯上申請人應該都要在職場對吧
transcript.whisperx[214].start 6301.584
transcript.whisperx[214].end 6323.18
transcript.whisperx[214].text 我沒有看到我們要申請的時候,我只看到要戶口名簿、要申請表、身障罕見證明、罕病證明那你們沒有寫說這兩個人的在職證明或者是勞保紀錄吧?你們要提供嗎?第一個,其實的確現在大部分來跟我們要求、希望來申請的
transcript.whisperx[215].start 6324.24
transcript.whisperx[215].end 6339.557
transcript.whisperx[215].text 絕大部分的確都是雙性家庭這是確定的但你沒有限制啊可是你沒寫清楚啊我們的資格的條件就是現在就是以12歲以下的小孩現在就是報告上沒寫嘛我現在提醒你
transcript.whisperx[216].start 6341.577
transcript.whisperx[216].end 6364.103
transcript.whisperx[216].text 對 我就舉例啦 一個家庭他是這個收出工媽媽是專業貴婦 兩個名下財產過億喔如果沒有工作需求他就可以天天遊山玩水那家裡有一個10歲以下的小孩子他就可以申請嘛 對不對那如果這樣對我們的這個提高的勞動力好像一點幫助都沒有啊你跟我意思嗎第一個我還是要說
transcript.whisperx[217].start 6366.704
transcript.whisperx[217].end 6382.349
transcript.whisperx[217].text 我們剛剛在講到其實現在絕大多數來表達希望申請的確都是雙薪家庭那這個雙薪家庭他有他在工作跟家務分配上面這樣的需求你們的出發點是對的那我剛剛提醒你說你沒有剛剛沒有限制這個項目的時候你這個這個所謂的這個增加勞動的這個政策啊會變成富人管家的補助計畫
transcript.whisperx[218].start 6394.775
transcript.whisperx[218].end 6412.99
transcript.whisperx[218].text 委員其實你在兩年前你也要求我們要研議開放我覺得是好事啊請我們研議要開放邦庸啊對對對我沒有反對我現在不是反對我的意思是說當年你們的規則你們的審查資格都沒有寫清楚你懂我意思嗎
transcript.whisperx[219].start 6414.531
transcript.whisperx[219].end 6433.648
transcript.whisperx[219].text 原本是三個小孩六歲以下這的確在現代的家庭結構裡面是過度嚴格的所以我們希望能夠把它放寬那在這個放寬的過程裡面第一個我們針對如果是弱勢比方說如果家長是生長或者是小孩的狀況是早療或者是發展遲緩
transcript.whisperx[220].start 6435.069
transcript.whisperx[220].end 6460.411
transcript.whisperx[220].text 包括這些東西我們都做了優先的配套的設計時間沒很多啦我其實我是支持這個政策但是我希望你們把這個政策的規則寫清楚不要到時候搞得亂七八糟的好不好我們會把配套做好那再來我想請部長請回我想請這個行政院理副秘書長人總我們的理處長保訓會蔡處長
transcript.whisperx[221].start 6466.601
transcript.whisperx[221].end 6484.927
transcript.whisperx[221].text 我先請教你們三位就是代表我們台灣公務體系最核心的人事與法治單位那我先請教您你們在過去的公務生涯當中有沒有親自擔任過職場霸凌小組的調查委員或親自撰寫過這個霸凌案的這個認定報告
transcript.whisperx[222].start 6488.091
transcript.whisperx[222].end 6513.003
transcript.whisperx[222].text 有沒有去擔任過跟委員報告那我擔任過調查委員但是我沒有寫過調查報告對因為我看到你們你們有講到就是說現在行政院是外聘四個嘛對不對外聘四個這個調查委員那我請教一下這四個裡面是誰在做主還是行政院另外有派人
transcript.whisperx[223].start 6514.57
transcript.whisperx[223].end 6527.718
transcript.whisperx[223].text 跟委員報告那這一次的調查小組的話我們四位都是外聘委員那沒有內部委員沒有內部委員那誰為主導呢誰為主導啊如果他們四個調查回來兩個說有問題兩個又說沒有那怎麼辦
transcript.whisperx[224].start 6533.883
transcript.whisperx[224].end 6554.452
transcript.whisperx[224].text 調查小組是四個人他會分工共同調查但是出那個報告的話是四個人共同出一份報告沒有出四份報告那他們如果四個人在講四個人都講不好怎麼辦四個人他們自己內部會有開會那他們會協調出共同的結論會討論出一個共同的那你們就會照做嗎
transcript.whisperx[225].start 6560.554
transcript.whisperx[225].end 6586.061
transcript.whisperx[225].text 我們會照做嗎你們會照他們的報告做嗎因為這一次就是為了要公正跟客觀為了要釐清事實的真相所以我們自己的內部委員是沒有介入調查的那對於他的報告我們當然會信任跟尊重對啦 我不希望說這四個大家調查到後來然後沒有一個結論到時候又不了了之
transcript.whisperx[226].start 6587.081
transcript.whisperx[226].end 6615.5
transcript.whisperx[226].text 不會那到時候誰要介入是你們介入還是誰介入他是這樣的他的過程中的話現在由調查小組先去調查那調查完以後會出一份調查報告出稿那這個要多久你們現在調查要多久依照規定的時限是兩個月必要可以延長一個月但是院長昨天已經宣示了我們會盡量在規定兩個月的期限內完成報告好那我們就靜待報告了好謝謝
transcript.whisperx[227].start 6618.494
transcript.whisperx[227].end 6631.572
transcript.whisperx[227].text 謝謝邱政軍委員的質詢 接下來請蘇清泉委員質詢重新宣告待會劉建國委員質詢完畢後休息10分鐘
transcript.whisperx[228].start 6634.192
transcript.whisperx[228].end 6662.495
transcript.whisperx[228].text 好 謝謝主席 我請行政院副秘書長好 請副秘書長好 還有沒有 李建德次長李建德次長還有人事處的陳崑源好 人事處我也好好副秘書長你是事務官事務官所以你是公務體系幾乎最高的嘛是你對公務人員有沒有疼惜的心
transcript.whisperx[229].start 6664.128
transcript.whisperx[229].end 6677.819
transcript.whisperx[229].text 我們自己是公務體系的人員,我們對公務人員當然會有疼惜的心啊你不要這樣,政務官拍拍屁股就走人啦所以沒在插插,你會怎麼樣來,我今天要問的是我們公務人員的體檢一般有3500跟4500嘛,對不對
transcript.whisperx[230].start 6683.972
transcript.whisperx[230].end 6709.62
transcript.whisperx[230].text 那如果高強度的,譬如說錦霄、海巡、空巡、台鐵司機,這裡就不要講台鐵司機那這個就是一年一次,其他兩年一次嘛三千五到四千五啦,副理事長你知不知道?知!知!那三千五要做什麼檢查?是要去量身高體重、抽抽血?
transcript.whisperx[231].start 6712.199
transcript.whisperx[231].end 6733.611
transcript.whisperx[231].text 我的印象裡面這幾年我們已經人事總署這部分已經逐年逐年在調整我參考日本的公務體系他們是非常的嚴謹金額也很高體檢完之後如果有紅字有不正常的他們就會再追蹤
transcript.whisperx[232].start 6735.012
transcript.whisperx[232].end 6761.912
transcript.whisperx[232].text 那我們這邊是三千五、四千五,你自己找便宜,放股吃草,人流跌倒出來,怎樣也不能追蹤。我覺得這一塊比不上勞保,我們勞動部在我們洪部長的這個柔韌之下,我們這些事業單位大家都很怕命,還有什麼職安護理師、職安什麼師什麼師,
transcript.whisperx[233].start 6763.837
transcript.whisperx[233].end 6786.978
transcript.whisperx[233].text Data出來又有問題 追耶 一直追所以我在想 我們這個國務卿館 每次都要試 課還要做情緒還要吃雞 每次都要用早餐每次都要出事情 我是覺得這個你們要好好的思考至少參考日本一下嘛 如果沒有就叫勞動部來幫我們支度嘛
transcript.whisperx[234].start 6788.823
transcript.whisperx[234].end 6796.006
transcript.whisperx[234].text 我覺得公務人員我沒有預測將來考公務人員高考的人會越來越少
transcript.whisperx[235].start 6805.502
transcript.whisperx[235].end 6826.864
transcript.whisperx[235].text 會越來越少你看看今年的大學那個第一階段現在已經可以收到84%今年要收的大學的入企新生他占了84%然後各位看到那些AI的電子的全部都在前面很高
transcript.whisperx[236].start 6827.99
transcript.whisperx[236].end 6840.068
transcript.whisperx[236].text 你做公務人員,還有什麼將來想,我看這間公務人員,他們站到的,就要自己提撥自己什麼,我看那個條件越來越差,那你自己當副秘書長,你就要想一下,
transcript.whisperx[237].start 6841.963
transcript.whisperx[237].end 6865.4
transcript.whisperx[237].text 我們衛生部的理事長,你聽到醫療界的角度,這種體檢,只做一個Low-Dose的CT就要4000塊,你用3000塊,你真的是要叫他去喝咖啡,增高體重量一量,抽抽血,還要這樣而已,一些Straight的Check啦,一些心血管的Check,你看我怎麼樣?
transcript.whisperx[238].start 6868.977
transcript.whisperx[238].end 6892.613
transcript.whisperx[238].text 國務委員我其實我是來衛福部學習啦 也來委員學習嘛我是覺得 委員你所關心這個 我覺得是真的 我們公務人員真的這麼辛苦 我想這個都可以來研究啦 謝謝所有公務人員都是國家 國家是雇主那你用這種心態 應付應付的 然後一天到晚再出事
transcript.whisperx[239].start 6894.074
transcript.whisperx[239].end 6900.588
transcript.whisperx[239].text 尤其是精神上的壓力的好像今天太多人在講這個霸凌的事情一件接一件
transcript.whisperx[240].start 6901.943
transcript.whisperx[240].end 6927.716
transcript.whisperx[240].text 那都是精神壓力,那個比獅子的壓力還大所以我覺得我們行政單位還有我們行政院一定要這個方面考量你最高的文官你可以一年是一萬六嘛跟比照立委嘛,可以保留一年兩年一起做所以比較做高階很實際的,很實際的真的是抓到重點不然的話對這些公務人員是不公平
transcript.whisperx[241].start 6928.656
transcript.whisperx[241].end 6943.528
transcript.whisperx[241].text 真的不公平,那我今天不講那個霸凌,霸凌講太多了,沒有意思啦,健康好不好,我看到太多的警察就心急梗塞,我在屏東就看到好幾個,連屏東選舉委員會的主秘也是暴斃,猝死,怕死人
transcript.whisperx[242].start 6950.934
transcript.whisperx[242].end 6977.214
transcript.whisperx[242].text 所以我都說他們那是無形的壓力啦所以那如果又加上人委去跟他那個,那更不得了所以怎麼衛部跟人事總署這邊看看有沒有一個formula你要做基本的檢查做心血管的,做癌症指數的種種做金額要大幅提高我為了三千四、四千五,要救死人啊
transcript.whisperx[243].start 6979.11
transcript.whisperx[243].end 6996.096
transcript.whisperx[243].text 我們勞保的公司好像有的都加得很高,自己加嘛這個是,員工就是最大的資產嘛你們沒有把你們的員工當作資產,我覺得我一點都沒有感受到福民省,你不說兩句
transcript.whisperx[244].start 6999.761
transcript.whisperx[244].end 7014.322
transcript.whisperx[244].text 我們謝謝委員提醒了我們公務員健康檢查這個機制的相關問題這個議題對我們所有的公務員其實是非常重要的那我們原先的時候也是從零開始然後慢慢逐步逐步的建立
transcript.whisperx[245].start 7014.983
transcript.whisperx[245].end 7028.71
transcript.whisperx[245].text 那目前委員對於這個金額部分呢就是一般年齡還沒到了同仁的時候三千五、四千五這個金額的部分的時候有所關心嘛那會後的話我們會把這個議題帶回去我們會請人事總署的時候跟有關機關一起來研議一下
transcript.whisperx[246].start 7035.393
transcript.whisperx[246].end 7047.638
transcript.whisperx[246].text 好,就是壓力檢查,stress check,再來就是吸血管,再來就是精神過勞,好不好研究一下,我會給各位對,謝謝,我們請回,請回第二個提問我請部長,洪部長我已經15分鐘了,再來啦,你去選館長
transcript.whisperx[247].start 7064.379
transcript.whisperx[247].end 7076.016
transcript.whisperx[247].text 來,你現在這個12歲以下你跟美賴總統跟你的最原始的想法我想是不是因為我們台灣的女性的
transcript.whisperx[248].start 7077.093
transcript.whisperx[248].end 7084.139
transcript.whisperx[248].text 像我們醫院的夫妻都是臨床醫師啦像我辦公室的助理也是這樣啊他們都是雙薪所以我說你用這個12歲以下我覺得非常好啊非常好
transcript.whisperx[249].start 7103.559
transcript.whisperx[249].end 7108.619
transcript.whisperx[249].text 非常好 講三次你們的起心是怎麼樣 起心動念是怎麼樣
transcript.whisperx[250].start 7110.727
transcript.whisperx[250].end 7134.297
transcript.whisperx[250].text 其實這個政策當然它是我們也在面對現在的家庭結構跟過去其實不同所以過去的家庭的型態會有比較多長輩的後援那現在比較少那現在雙薪家庭也是主流所以我們最大的政策的目的就是希望能夠讓很多的雙薪家庭勞工朋友其實可以安心的工作然後家庭可以減壓這是最重要的
transcript.whisperx[251].start 7134.797
transcript.whisperx[251].end 7155.994
transcript.whisperx[251].text 像我們醫院有 我講一個例子 夫妻都是臨床醫師然後一個小孩是七歲 一個是三歲那早上就會送到學校嘛 國小一個 國小一個在小班嘛那下午下課 哇完蛋了 幾位狗跳 沒有人去接孩子
transcript.whisperx[252].start 7157.737
transcript.whisperx[252].end 7180.877
transcript.whisperx[252].text 所以就請家庭的幫傭,就是下午來上班接小孩,然後給他準備晚餐,然後家裡的一些幫傭的事情事實上他們沒有在照顧小孩,他們是把他接回來,先去洗洗,看一會兒回家然後爸爸媽媽有可能七點八點,有可能九點才回來
transcript.whisperx[253].start 7181.778
transcript.whisperx[253].end 7210.215
transcript.whisperx[253].text 因為有時候要開刀啊什麼的所以這個他找台灣的這個幫傭不好找耶在高雄要很累耶夜間比較尤其是晚上特別困難到爸爸媽媽回來之後他就下班了對 晚上的部分特別難找從四點到八點多九點那所以這個幫傭 外籍幫傭進來我覺得是非常非常有需要
transcript.whisperx[254].start 7211.277
transcript.whisperx[254].end 7232.208
transcript.whisperx[254].text 那你以前是六歲以下三個,那不可能的事啦他有可能六歲以下生三個,那不少的他有可能,所以你現在這個,那是很好而且現在外籍的移工,大家都在搶人欸條件要過好唯一的就是一個要繳五千塊的救安基金,先過啦
transcript.whisperx[255].start 7235.273
transcript.whisperx[255].end 7253.639
transcript.whisperx[255].text 這個救安費當然原本就是五千塊啦但是我們有針對如果特殊家庭或者是家長有身障那或者是家裡的照顧需求特別高的比方說小孩如果有兩個小孩其中一個是六歲以下的話都可以把五千塊降到兩千塊這不是有殘障的有什麼有問題的啦
transcript.whisperx[256].start 7256.88
transcript.whisperx[256].end 7278.168
transcript.whisperx[256].text 就是說家長單親或者是生長,假設有生長的話那他可能特別辛苦,我們也希望降低他的負擔,把他的救援費減下來我覺得如果家庭很辛苦的,或者是有真的殘障的,是不是不收也可以啦兩千塊,你寫兩千塊,搞得人家不聽話,家大業大
transcript.whisperx[257].start 7281.718
transcript.whisperx[257].end 7307.265
transcript.whisperx[257].text 我爸爸也是一宿一宿我們大概都會有一個這個分層次的市長市長你聽到沒有?對啊,殘障還要更加嚴重,滿有人太大壓力了這個大家都在為這件事打拚,尤其我們女性的勞動力,我再講一次素質都很高、學歷都很高、能力都很強,這些人擋在家裡,我是覺得可惜啦
transcript.whisperx[258].start 7308.105
transcript.whisperx[258].end 7325.331
transcript.whisperx[258].text 所以這個來補充而且是真的有需要所以你這個政策我給你肯定在野黨肯定你 你要拍手加油 謝謝好 謝謝蘇清玄委員接下來請劉建平委員自選好 謝謝主席二位理事
transcript.whisperx[259].start 7336.809
transcript.whisperx[259].end 7352.136
transcript.whisperx[259].text 你不用上來 你當我事情一個禮拜再不處理我就請這個主席來排專報再不行 我就直接拜託主席直接到你們那個衛務部去考察好 謝謝來 接下來請部長好 有請黃部長均如細言 小心一點
transcript.whisperx[260].start 7362.219
transcript.whisperx[260].end 7389.958
transcript.whisperx[260].text 我們農政部推的在你主政之下育嬰假的這個新制嘛那女性的申請率從原本的72.2降為到55.6看圖表那這個少了16.6的這樣的一個成績啦雖然是一個突破但還是有56.6的女性能有請育嬰假的這樣的需求顯示照顧的兒童的責任還是以女性為主嘛這個不為過嘛對不對
transcript.whisperx[261].start 7390.979
transcript.whisperx[261].end 7410.182
transcript.whisperx[261].text 然後主計總署跟衛護部的統計近年婦女層因為結婚而離子的主因以被孕或懷孕為最大中將近快40%左右2023年這個媒體又做出相關的報導台灣女性就有33萬人因為要照顧家庭而退出勞動市場
transcript.whisperx[262].start 7411.543
transcript.whisperx[262].end 7428.075
transcript.whisperx[262].text 他怎麼統計怎麼基礎然後年齡到幾歲這個就要你們這邊來做相關的這樣的一個調查評估不過33萬在對照那一次在這邊提出職選的時候一年流失了13萬3左右
transcript.whisperx[263].start 7429.722
transcript.whisperx[263].end 7447.482
transcript.whisperx[263].text 顯然這個數據越看是越恐怖但是基本基礎這個有時間再做討論所以不論是育嬰假還是今天召委安排的專報我想都是要解決照顧離子的問題讓女性可以安心續留讓台灣的女性勞工可以安心續留
transcript.whisperx[264].start 7448.43
transcript.whisperx[264].end 7477.93
transcript.whisperx[264].text 我們是不是要對比你對外勞的安心續留的相關的因應這個措施跟這樣的一個政策是不是要有所做一些處理了不管是生了育女的方式有十種類別的這樣的一個勞動的一個情況他可能就有十種的選擇一定會有孕婦或母親選擇離開職場在一段的時間內全身心的來專心帶孕或陪伴孩子的成長
transcript.whisperx[265].start 7478.97
transcript.whisperx[265].end 7496.844
transcript.whisperx[265].text 但也或許就是這一段時間的陪伴,當小孩進入小學或中學時,女性就應該能夠重回職場。但部長可以看這張圖表,這是從台灣、日本、南韓、新加坡、美國、瑞典。這個圖表,部長可以看,台灣的這個曲線圖,長得就特別不一樣。
transcript.whisperx[266].start 7502.452
transcript.whisperx[266].end 7521.609
transcript.whisperx[266].text 它到了77點,應該是這麼講,在高點是89.9,然後就每況愈下,然後到了26這個地方,這個曲線跟,你在對照南海,南海有一年,它是往上升的。
transcript.whisperx[267].start 7522.791
transcript.whisperx[267].end 7537.897
transcript.whisperx[267].text 往上升的那其他各國它是維持穩定的一段時間可能平均都還要在應該是81到86左右它可能到近幾年它才是最適合這樣下跌這個曲線圖給部長做一個參考
transcript.whisperx[268].start 7543.179
transcript.whisperx[268].end 7566.991
transcript.whisperx[268].text 我提供這個表是說從30歲就直直往下掉底下還有歲數的一個標誌然後對比其他國家30歲雖然各國也都有明顯往下降的趨勢但40歲左右都好像還會再回升一下會再回升然後以安穩為例剛剛特別提到就曲線最明顯連鄰近的日本也是這個樣子
transcript.whisperx[269].start 7568.132
transcript.whisperx[269].end 7581.622
transcript.whisperx[269].text 所以政府希望女性不用照顧兒離子但這群離子的女性願意重回職長時那應該是整個國家社會求之不得的一個勞動力嘛對不對那怎麼台灣反而是回不去了
transcript.whisperx[270].start 7583.399
transcript.whisperx[270].end 7586
transcript.whisperx[270].text 所以勞動部在規劃婦女再就業計畫從112年到9月1號到今年的8月31號為止鼓勵婦女自主訓練精進原有職能訓練完成並辦理求職登記就發給2萬的獎金如果訓練完成180內經推介
transcript.whisperx[271].start 7603.703
transcript.whisperx[271].end 7628.647
transcript.whisperx[271].text 推介就業或自行就業者再發給一萬元也就是說成功的訓練完成並在180天內完成就業的再就業的婦女就可以拿到三萬元這是一個好的政策啦這是一個好的政策那是怎麼還會這個最危險的下降然後剛剛對照圖表台灣女性30歲之後就難以再回到職場所以我覺得這三萬塊是不是不夠
transcript.whisperx[272].start 7630.305
transcript.whisperx[272].end 7633.689
transcript.whisperx[272].text 因為今年8月31號就要結束了,白宮部會再升級婦女債就業2.0嗎?
transcript.whisperx[273].start 7635.882
transcript.whisperx[273].end 7664.599
transcript.whisperx[273].text 根本說明其實我們近期其實是如火如荼在討論跟研議針對這個婦女在就業計劃要有一個升級版那在講的原因也是剛才就像委員剛才說的我們的確看到臺灣的這個二讀就業婦女重回職場的比率相比於其他的國家其實還是比較偏低的所以看起來我們的確可能在一些條件上面會需要更加的放寬或者力道也要加大這是我們
transcript.whisperx[274].start 7665.439
transcript.whisperx[274].end 7671.905
transcript.whisperx[274].text 接下來 我想應該近期就會來跟外界報告自主訓練獎勵啦 從原有的3萬你們是2加1啦 2萬加1萬嘛 對不對然後有沒有機會變成4加2
transcript.whisperx[275].start 7678.84
transcript.whisperx[275].end 7705.497
transcript.whisperx[275].text 就變成到6萬跟我們說明確實我們在考慮剛剛原本是2加1嘛那接下來我們也在思考是不是加碼到就是委員講的這個數字就4加2嘛對好不好我們就朝這個方向來努力了我們來努力我們願意我願意朝這個數字來努力這個應該一個月內可以來做決定吧我希望更快我們不只是鼓勵這個我們所有的婦女的就業2.0就他們的這樣的
transcript.whisperx[276].start 7708.098
transcript.whisperx[276].end 7733.908
transcript.whisperx[276].text 可以回到職場再持續的來貢獻這樣的一個勞動力除此之外鼓勵勞工我們也要鼓勵企業嘛那你們企業是這樣就除了獎勵護女在就業外針對這些聘用在就業的企業老東部也給予一個月值缺是3000塊每月3000塊的獎勵啦最長是12個月嘛對不對那也讓這些鼓勵配合我們政策的這些企業老東部是不是也一併要加碼
transcript.whisperx[277].start 7735.909
transcript.whisperx[277].end 7751.201
transcript.whisperx[277].text 跟委員說的確因為除了錢以外我們也在檢討他的一些機制那這個機制裡面我們也看到其實很多二度就業的婦女他從會知道他有他在工時上面的期待跟需求譬如說他會比較希望他的工時不一定是那麼長
transcript.whisperx[278].start 7752.342
transcript.whisperx[278].end 7772.821
transcript.whisperx[278].text 或者是有一些工时因人而异的调整的空间所以我们的确也在研议如果企业愿意来协助二路最后的妇女在做工时的调整或相关的支持措施的话我们也会加码这个奖励金这部分也是我们在规划研议的其中一个重要的部分
transcript.whisperx[279].start 7773.241
transcript.whisperx[279].end 7799.09
transcript.whisperx[279].text 就是等於婦女再就業的2.0版針對女性勞工也針對願意配合的這些企業我剛才講的部分就給企業企業願意給予勞工彈性跟工時的一些調整的機制我們就願意支持企業好 那我們就4月底前了4月底是 OK就已經答應了是 沒問題不要是因為今天是4月1號好 謝謝來 再來我們再看請部長看勞工職場尊嚴
transcript.whisperx[280].start 7801.232
transcript.whisperx[280].end 7817.704
transcript.whisperx[280].text 2024的一個屏東地院的判決等一下再看到2025的一個宜蘭的判決這罵星巴克的員工智障然後你奧克在用冰拿鐵去潑臉然後標罵 做標罵兩分鐘的王插蛋還有怒罵店員XX娘
transcript.whisperx[281].start 7820.285
transcript.whisperx[281].end 7848.885
transcript.whisperx[281].text 挨告後或判無罪法官說妨礙名譽非彰化罪台灣什麼時候有彰化罪我不太懂就是罵彰化不等同於應該是講說罵彰化不等同於妨礙不等同於妨礙名譽的罪責這個是下面我就不再贅述了他說這個人雖然罵了勞工之後口出惡言但妨礙名譽非彰化所以如果因此判有罪法院會變成怎麼道德救察隊也就是過度干涉個人
transcript.whisperx[282].start 7849.878
transcript.whisperx[282].end 7863.628
transcript.whisperx[282].text 干涉被告個人羞恿介入干涉被告個人羞恿或言行品味的私的領域這已遠於該罪的正當的保護目的我實在不太清楚這是什麼樣的一個說辭那部長有什麼看法
transcript.whisperx[283].start 7868.247
transcript.whisperx[283].end 7883.752
transcript.whisperx[283].text 如果按照這個敘述的話,其實這當然已經是,可能是有這個不法侵害,職場不法侵害的狀況了,對。有不法侵害的狀況嘛,對不對?對。好,那應該像這樣的一個消費者,這樣的一個顧客,應該受到什麼樣的懲處?什麼樣的處罰?
transcript.whisperx[284].start 7887.925
transcript.whisperx[284].end 7899.54
transcript.whisperx[284].text 根委員報告 在治安法裡面目前是要求僱主要對勞工可能遭受不法侵害採取預防的措施採取預防的措施 現在發生了
transcript.whisperx[285].start 7901.03
transcript.whisperx[285].end 7917.603
transcript.whisperx[285].text 然後我們的勞工去告了罵他的對象那法院又就這樣處理不是只有這一案還有依然一案依然入罵超商店員就王插蛋什麼東西法官以認定為是公然侮辱這兩個20分鐘
transcript.whisperx[286].start 7923.578
transcript.whisperx[286].end 7935.874
transcript.whisperx[286].text 店內當時沒有其他人,縱使言語過於粗鄙,令人心生不快,但冒犯及影響程度尚屬輕微,最多算是修養欠佳,因不足以貶損女店員的社會名譽或名譽人格。
transcript.whisperx[287].start 7943.249
transcript.whisperx[287].end 7969.804
transcript.whisperx[287].text 那你們現在處理方式,照我們的食安法的處理方式還是針對雇主嘛對不對最近這一案怎麼處理統一那個職場怎麼處理各位說明因為相關的法源因為食安法的整部法的這個施行的邏輯裡面最重要的其實就是可以雇主的責任那當然如果對於顧客的部分當然這部分可能就會進入到司法司法的處理跟判決
transcript.whisperx[288].start 7971.126
transcript.whisperx[288].end 7982.24
transcript.whisperx[288].text 我今天就是要跟部長討論這個事情如果針對勞工受到顧客不當的傷害的情況之下那我們的職安法裡面只有針對
transcript.whisperx[289].start 7984.013
transcript.whisperx[289].end 8005.825
transcript.whisperx[289].text 向顧主來做是不是有教育訓練是不是有防暴力的指引防範的責任他都有做了假設他都有做了這個勞工又被傷害了然後又到法院去訴訟這樣的一個法律訴訟的情況之下又被法官做這樣的一個判決無罪的判決
transcript.whisperx[290].start 8011.124
transcript.whisperx[290].end 8017.533
transcript.whisperx[290].text 那你覺得我們這個治安法是不是有輸入之處還是有修正的空間
transcript.whisperx[291].start 8020.326
transcript.whisperx[291].end 8038.457
transcript.whisperx[291].text 我引用這兩個例子跟引用統一的這個例子你們最終還是去做這樣的處理當然你必須要做這樣的處理是不是有教育訓練是不是有環抱相關的指引如果沒有就是告發了嘛對不對那勞工被傷害了勞工被傷害的回復正義誰來幫助他們來主張誰來幫他們回復
transcript.whisperx[292].start 8042.819
transcript.whisperx[292].end 8067.424
transcript.whisperx[292].text 跟各位說明因為職安法整部法它設計的原意就是在處理職場裡面因為職場的指揮或權力關係所造成的傷害所以整個職安法它其實比較絕大部分的對象就是科與僱主相關的責任這是職安法的邏輯可是現在因為現在遇到的是員工跟顧客員工跟消費者之間第三者的關係
transcript.whisperx[293].start 8068.444
transcript.whisperx[293].end 8082.551
transcript.whisperx[293].text 他其實就這個消費者跟員工之間他可能就不是一個雇主跟員工之間的這樣的從屬或指揮的關係下的確會有些部分不容易用責任法去規範到所以就必須回到我們其他的也許刑事法規上面去處理
transcript.whisperx[294].start 8083.638
transcript.whisperx[294].end 8102.492
transcript.whisperx[294].text 但是現在就是我跟部長提起的這兩個案件基本上那個受傷受暴力對待受言語暴力對待的勞工通通沒有辦法在法院得到正義上的彰顯嘛所以我才會回到未完委員會來垂詢部長我們該不該面對這個問題該不該來幫助這些在職場上受到傷害的勞工
transcript.whisperx[295].start 8113.783
transcript.whisperx[295].end 8133.637
transcript.whisperx[295].text 這一塊已經碰壁了對不對那這一塊你們處理就是針對僱主那受傷勞工他要找誰能不能大家冷靜來思考這件事情這個事情層出不窮啊訴出懷孕又無解啊又做出這樣的解釋啊那怎麼處理
transcript.whisperx[296].start 8136.319
transcript.whisperx[296].end 8159.491
transcript.whisperx[296].text 跟委員報告現在在我們這一次的治安法的修法也有提到這個要調查跟處理他雖然是外部的一個人員那我們認為說在後續事情發生後僱主應該還是要提供有關於剛剛法律的一個協助還有心理諮商的一些諮詢協助這個是在我們法上可以要求僱主來做的
transcript.whisperx[297].start 8160.932
transcript.whisperx[297].end 8170.858
transcript.whisperx[297].text 懷慮的協助我不曉得這兩個案例這個雇主有沒有協助即便有協助判決就這樣對不對即便有協助判決就這樣那雇主有協助啊
transcript.whisperx[298].start 8173.789
transcript.whisperx[298].end 8190.864
transcript.whisperx[298].text 那個委員我覺得我們可能的確會需要,也許需要跟法務部來討論一些相關是不是有在怎麼樣來協助像這樣子案例的更進一步的可能,我懂委員的意思啦就是說既有的法規確實是有些受限,在這樣的案例裡面有些受限
transcript.whisperx[299].start 8191.425
transcript.whisperx[299].end 8196.11
transcript.whisperx[299].text 我們針對醫護人員在急診的暴力我們也經過好幾年的討論然後節節的提高相關的這樣的一個法則然後對應的方法 沒錯那勞工的職場何嘗不是他在職業中遇到的暴力的傷害不管言語 不管是行為 對不對
transcript.whisperx[300].start 8212.445
transcript.whisperx[300].end 8230.862
transcript.whisperx[300].text 那我們怎麼沒有去思考所以委員我想針對不法侵害的概念尤其是如果這樣幾個判例或者是案例出來我們可以綜合思考說是不是有些地方可以再更多強化有更多的保護不過的確這個可能要找法務部這邊大家來做一些討論這樣子
transcript.whisperx[301].start 8231.943
transcript.whisperx[301].end 8250.85
transcript.whisperx[301].text 對啦 我們不應該說醫事人員在執行這個業務的時候遇到的相關的一些暴力我們就有相關的規範 法則去作為處理護理也是勞工的對象啊他們在衛務部這邊就有這樣的一個處置啊那整體各類別的勞工遇到這樣在執業的過程
transcript.whisperx[302].start 8253.271
transcript.whisperx[302].end 8267.091
transcript.whisperx[302].text 受到這樣的不可侵賴 言語 行為 相關的暴力然後訴諸法律 求助無門的情況之下那我們只是針對雇主 去說你有沒有做教育訓練你有沒有做相關的一些職業 如果沒有我就跟你告發那對那個勞工情何以堪
transcript.whisperx[303].start 8269.727
transcript.whisperx[303].end 8288.12
transcript.whisperx[303].text 而且我們來正視這個問題啦好不好當然好也請部長一個月內可以吧來研擬相關的營運措施保護勞工在職業過程中不應該再受到這樣的一個傷害啦是好 謝謝好 謝謝主席 謝謝好 謝謝劉建國委員的發言謝謝侯生漢部長現在休息十分鐘
transcript.whisperx[304].start 8892.366
transcript.whisperx[304].end 8912.843
transcript.whisperx[304].text 好 現在開始開會繼續開會現在請王業民委員質詢謝謝主席 我們先請行政院副秘書長 李副秘書長請副秘書長委員好
transcript.whisperx[305].start 8922.469
transcript.whisperx[305].end 8939.623
transcript.whisperx[305].text 今天這個委員會排葬的專案其中很關切的就是有關於霸凌的議題那這一個大家都很痛心委員會新副代表他這個去世的消息那大家也想要知道真相那昨天我在院會質詢的時候
transcript.whisperx[306].start 8941.184
transcript.whisperx[306].end 8969.499
transcript.whisperx[306].text 其實就有直接問院長那這個昨天楊珍妮代表她沒有上台接受質詢但是她有跟媒體說她跟副代表這個生前互動是良好的但是隨即呢昨天下午就有顏慧欣的友人出來說顏慧欣從3月12號去世到3月29號骨灰入塔
transcript.whisperx[307].start 8970.819
transcript.whisperx[307].end 8992.086
transcript.whisperx[307].text 這個楊珍妮代表連一通慰問電話都沒有我想請教李副秘書長就行政院掌握到的情況是這樣子嗎各位報告這個部分我們沒有獲得訊息所以你們也不清楚我們不清楚那行政院有派人去關心嗎慰問家屬也不清楚這個不清楚
transcript.whisperx[308].start 9000.638
transcript.whisperx[308].end 9020.594
transcript.whisperx[308].text 這個我覺得行政院你們掌握能力好像也太弱了吧這個事情發生到現在你今天要來委員會那畢竟這個顏慧欣是副代表也是一個很重要的職務那發生這樣子的事情我覺得行政院總該有人實際去關心慰問一下吧結果你今天來委員會你們都不清楚
transcript.whisperx[309].start 9020.794
transcript.whisperx[309].end 9044.565
transcript.whisperx[309].text 不過如同昨天委員執行院長的時候院長當下接到幕僚的訊息的時候他就有表達他的關心但我是說從知道他3月12號就是去世到3月29號中間行政院都沒有派人再去慰問跟關心家屬這個部分我們不清楚
transcript.whisperx[310].start 9045.319
transcript.whisperx[310].end 9063.765
transcript.whisperx[310].text 完全不清楚那你們就是完全沒有掌握我想這件事情外界這麼關心就是我們希望我們公務人員在公務體系裡面大家得到都是一個友善的職場那如果連顏惠欣這麼高職務的一個副代表他可能都會來自上級長官的一個霸凌
transcript.whisperx[311].start 9064.345
transcript.whisperx[311].end 9076.718
transcript.whisperx[311].text 然後抑鬱難生我覺得這件事情真的是值得大家來關注那今天我就要問就是事實上根據你們的公務人員執行安全及衛生的防護辦法裡面第35條這個保訊會在報告裡面也寫得非常清楚當你們
transcript.whisperx[312].start 9084.286
transcript.whisperx[312].end 9095.195
transcript.whisperx[312].text 知道職場霸凌的情況不一定要申訴就是你們其實是可以採取一些調查的行動的這個是在今天的報告裡面有講到那我就要問副秘書長這一條有在落實嗎如果以顏慧欣的個案事實上她在辭職信裡面就有提到這個會被嚴厲的訓斥這樣的一個情況
transcript.whisperx[313].start 9107.426
transcript.whisperx[313].end 9125.568
transcript.whisperx[313].text 那看起來這個也沒有處理第二件其實是於大雷案我昨天其實也問了這個院長那是在我一再的逼問底下院長才指示說希望外交部可以去了解那之前外交部是不想了解他說沒有人透過正式的申訴管道
transcript.whisperx[314].start 9126.129
transcript.whisperx[314].end 9148.757
transcript.whisperx[314].text 他說沒有這一案媒體報導的這麼清楚但是外交部的回應是說因為沒有正式投訴所以他就採取不告不理就是沒有申訴人所以他就當作沒有發生但是按照你們的這個辦法裡面你們35條你們是可以主動去調查的那為什麼之前外交部這樣的一個態度
transcript.whisperx[315].start 9150.197
transcript.whisperx[315].end 9172.07
transcript.whisperx[315].text 這個我們行政院沒有主動去要求他應該要先去了解啊包括這20名的這個清潔工還有這個外交人員這個被當工友使喚等等這些情況你們應該是可以要求外交部要主動了解為什麼也沒做這個動作是我昨天質詢才要求院長應該要這樣子下指令的
transcript.whisperx[316].start 9174.329
transcript.whisperx[316].end 9191.32
transcript.whisperx[316].text 這個是屬於外交部的權責但是辦法裡面講他們也是公務人員35條不是說你們可以主動去掌握就我們行政院院本部的防治作業要點裡面的話我們對於知悉的話我們是會下去釐清事實
transcript.whisperx[317].start 9192.02
transcript.whisperx[317].end 9204.554
transcript.whisperx[317].text 對啊 報紙都已經報成這樣了不是知悉了嗎所以我們3月26號知悉以後我們就馬上成立調查小組要去釐清事實外交部這件案子嗎不是 我們院本部的
transcript.whisperx[318].start 9206.618
transcript.whisperx[318].end 9221.583
transcript.whisperx[318].text 外交部是外交部要去處理的所以你們院本部也26號有立案然後是針對這個余大磊這個案子不是不是余大磊案子不會到院本部來他是外交部的執掌
transcript.whisperx[319].start 9222.443
transcript.whisperx[319].end 9244.324
transcript.whisperx[319].text 我知道那如果這樣子的話就變成說如果外交部駐外單位發生任何霸凌的事件他就是話外之地因為行政院管不著所以再怎麼嚴重那就是尊重外交部就是他沒有一個更上級的單位可以往上申訴行政院也不是那是總統府嗎是總統的職權這個就是我看到看起來是有漏洞
transcript.whisperx[320].start 9245.305
transcript.whisperx[320].end 9273.273
transcript.whisperx[320].text 昨天是因為在行政院院會我質詢院長院長也認為說應該要處理那要不然本來外交部次長他是覺得就是沒有人沒有人透過政治管道甚至說他是他是沒有要受理的耶那如果未來再發生類似這樣的個案件請問怎麼辦這是不是漏洞那你整個行政院你要不要去檢討不不可能我們駐外單位就是話外之地啊派駐到那邊也都是我們公務人員
transcript.whisperx[321].start 9274.013
transcript.whisperx[321].end 9288.797
transcript.whisperx[321].text 那他們發生一些職場霸凌的事件如果外交部官官相互他採取不告不理他完全就是說因為你不敢具名啊你沒有正式申訴啊我就當作沒有發生那恐怕會更嚴重這怎麼辦 副秘書長這個我們在現在的那個規定裡面的話對於知悉的部分的時候他是要下去釐清事實
transcript.whisperx[322].start 9300.455
transcript.whisperx[322].end 9316.14
transcript.whisperx[322].text 那你的35條有沒有有沒有範圍有沒有到我們這一些駐外單位有啊所以我剛剛講像于大雷案你們就可以啊你們就可以要求外交部要去了解你不是還是上解督導單位還是說外交部現在不歸你們只歸總統
transcript.whisperx[323].start 9317.56
transcript.whisperx[323].end 9333.699
transcript.whisperx[323].text 不是外交部他自己有外交部的我知道但是他做的不好啊他被動啊他消極啊那這個時候怎麼辦這個就是我要跟你講的現在這個這個勞動部在我們的監督底下他現在提出來的機制
transcript.whisperx[324].start 9334.159
transcript.whisperx[324].end 9351.707
transcript.whisperx[324].text 他是可以有更上層的單位就是說這個原單位企業他若不受理的話他可以跟公部門投訴但是你公部門我就問你外交部不受理的時候怎麼辦可以跟行政院投訴嗎還是跟總統府投訴你的機制你的更上位的那一個監督機制到底在哪裡
transcript.whisperx[325].start 9355.472
transcript.whisperx[325].end 9376.836
transcript.whisperx[325].text 我覺得這個是個漏洞喔副秘書長我希望你們回去之後你們要把這個洞補起來啊現在看起來就是這樣子啊你都尊重原單位我就問你原單位如果沒有受理或他受理不公那請問他還有再上一層的機制嗎有嗎可以上到哪裡不知道
transcript.whisperx[326].start 9384.873
transcript.whisperx[326].end 9407.234
transcript.whisperx[326].text 這個會後我們會再去釐清一下我要求這個部分的洞應該要補起來不可以有這樣子的一個情況既然我們之前發生了這些霸凌的案件我們覺得應該要做好那當時是勞動部是勞動部這邊的修法但是公務人員這邊你們也說你們要好好來修法要來落實
transcript.whisperx[327].start 9408.055
transcript.whisperx[327].end 9431.083
transcript.whisperx[327].text 那現在顯然我覺得你們現在的辦法裡面還是有漏洞我希望這一塊要補起來這個就是我講的現在我們在勞動部裡面就是他可以地方勞工局投訴然後外部第三方強制的介入但是我們現在公部門裡面沒有更上層的單位這個應該要做另外一個我要問你的是這一個小組的審議
transcript.whisperx[328].start 9432.863
transcript.whisperx[328].end 9441.291
transcript.whisperx[328].text 剛剛也有委員提到了我們現在以楊蕙心這個案為例現在已經有四個外部的委員就是來做調查對不對
transcript.whisperx[329].start 9442.25
transcript.whisperx[329].end 9466.481
transcript.whisperx[329].text 那第一個是誰來督導這件事情讓他可以更完整我昨天也跟院長講第一個我要求的是這個涉及到霸凌的當事人他要不要調理限職因為他如果這個主管他是最高主管目前還在這個職務上面他沒有暫時調理限職請問他整個辦公室他以下他所掌管的人員有人敢講真話嗎
transcript.whisperx[330].start 9468.84
transcript.whisperx[330].end 9490.648
transcript.whisperx[330].text 會不會就是礙於這樣的一個壓力他都還在這個位置上誰講馬上就被發現然後對他的保護其實是不周全你們有沒有考慮過這樣的一個問題你要讓調查還原真相涉及霸凌的當事人主管是不是需要暫時請假或調離限制讓這個調查可以更深入 複民長你的看法呢
transcript.whisperx[331].start 9491.308
transcript.whisperx[331].end 9510.709
transcript.whisperx[331].text 跟委員報告因為我們現在的外部委員正在調查嘛是那協助我們把事實釐清那我們會依照調查的結果還有防護委員會的審議決議的話來處理我知道我要告訴你的是調查結果能不能還原真相
transcript.whisperx[332].start 9511.369
transcript.whisperx[332].end 9535.13
transcript.whisperx[332].text 在於他能不能接觸到這一些跟事件相關的人而這一些事件相關的人他會不會有來自上級的壓力他可不可以有一個好的保護然後他敢把事實真相完全說出來大家都還記得當時勞動部的霸凌案的時候第一次的報告是霸凌案不成立的有沒有調查 有有沒有還原事實 沒有
transcript.whisperx[333].start 9536.091
transcript.whisperx[333].end 9556.352
transcript.whisperx[333].text 所以這個就是關鍵後來我記得洪澄漢部長還說他設了一個信箱所有的人就是可以只到他那邊就是完全不會洩漏出去那我不知道公務部門你們這邊行政院的做法是什麼可不可以真的保護到吹哨者要不然有調查但是會變成沒真相
transcript.whisperx[334].start 9556.952
transcript.whisperx[334].end 9579.528
transcript.whisperx[334].text 因為你調查到的不是最核心最敢講真話或是礙於事實壓力你的這個調查報告可能就只是流於形式沒有還原真相那我具體建議一個是剛剛講的涉及霸凌的主管你要讓他暫時調離限制這是一個建議第二個是所有的包括像楊蕙心個案她的友人這個爆料者
transcript.whisperx[335].start 9580.248
transcript.whisperx[335].end 9602.848
transcript.whisperx[335].text 你怎麼樣想方設法讓他們願意講出最真實的真相這些調查委員有沒有接觸到他們還有包括現在被指涉的楊珍妮她之前她服務過了包括國貿局跟她互動的單位包括外交部擴大調查範圍這是必要的這個也是去稀釋不要讓當事人你只調查少數人這少數人的壓力就很大
transcript.whisperx[336].start 9603.388
transcript.whisperx[336].end 9610.816
transcript.whisperx[336].text 你調查多一點人的時候就是他可以免除那個直接被指涉的壓力這個是在調查過程當中要蠻細膩的我不知道你們有沒有考慮這些如果這些你們沒有很仔細的一個去討論跟執行的話將來的調查報告恐怕會不符合就是大家的期待家屬可能也覺得沒有還原真相這個你們可以做到嗎
transcript.whisperx[337].start 9627.372
transcript.whisperx[337].end 9645.605
transcript.whisperx[337].text 個人報告剛剛委員講的這些點的話我們回去的話都會提供給我們的調查小組委員讓他做審議的參考現在這整個是誰在主導因為還有更上位的小組審議誰是主持人是副秘書長嗎還是誰我們審議委員會的話有12個委員外部委員 主席是秘書長
transcript.whisperx[338].start 9655.191
transcript.whisperx[338].end 9677.336
transcript.whisperx[338].text 是秘書長擔任主席但是我們之前會前的時候也有在開會因為他自己是北美協調委員會的小組委員他會自請迴避所以你是主席自請迴避完以後我們會委員互推代理主席
transcript.whisperx[339].start 9677.836
transcript.whisperx[339].end 9698.263
transcript.whisperx[339].text 好 這個主席也很重要就是一定要很客觀的來審理所有的事實家屬需要真相 社會也需要真相那你們預計多久可以完成我昨天跟院長說希望一個月之內可以完成調查你們可以加快嗎我們規定是兩個月院長昨天也跟委員承諾我們會盡速的來完成但是我們不會刻意說拜託委員趕在一個月之內完成
transcript.whisperx[340].start 9703.345
transcript.whisperx[340].end 9715.374
transcript.whisperx[340].text 我知道但是要加速好不好而且那個主要要接觸到真的知道真相的而且讓他願意講出事實這個才是關鍵好不好還原事實的真相最重要對好謝謝那你先請回我請那個勞動部我們洪部長
transcript.whisperx[341].start 9719.016
transcript.whisperx[341].end 9736.162
transcript.whisperx[341].text 就是公安的問題 我很快的要幫我們這些從事演藝工作的臨演來請命因為我們看到現在這一些臨演可能是我們現在安全網的破洞這個有調查 這個也是來自你們自己的調查52%從業者因公負傷 只有0.7%申請災保的給付
transcript.whisperx[342].start 9744.145
transcript.whisperx[342].end 9765.913
transcript.whisperx[342].text 那最近爆發的這個案件呢他具組從來沒有幫他保勞保或災保所以這樣一個情況等於是這是舊的數據最舊的 那最新的有改善嗎這是災保法之前的數據那你們現在更新的數據你告訴本席啦對 但是這是確定這是災保法之前的那最新的你說
transcript.whisperx[343].start 9767.416
transcript.whisperx[343].end 9779.126
transcript.whisperx[343].text 最新我們可能要再找一下可是目前的狀況因為災保法通過以後後來經過請工會協助等等等他的機制大概就不是這個數據了那為什麼這個臨演還是沒有災報
transcript.whisperx[344].start 9785.515
transcript.whisperx[344].end 9802.467
transcript.whisperx[344].text 當然這個個案的狀況是可以檢討可是我說數據本身這不是現況的數據好啊 那你就告訴本席最新的數據對 那我覺得我們再來看一下有沒有有最新的數據的話我再提供這樣好不好好 我要指出來是這邊還是有人沒有受到保障
transcript.whisperx[345].start 9802.967
transcript.whisperx[345].end 9831.558
transcript.whisperx[345].text 他的職業安全沒有受到保護特別是過去我們可能真的比較忽略臨時演員這一塊那因為有爆發這樣的一個事件我希望你們可以好好的去改善這樣的一個現象那我這邊有三個建議我覺得這一些影視的這個臨時的演員勞工也不應該被拋棄他們還是應該要被好好照顧那第一個你們可不可以做到要求這一些臨演要百分之百投保
transcript.whisperx[346].start 9832.219
transcript.whisperx[346].end 9861.006
transcript.whisperx[346].text 這一個職業災害保險百分之百做到雖然他是臨演但是他還是可以勤領的他還是可以勤領的他可以勤領對還是可以的沒有投保的情況底下也可以勤領跟委員報告只要他是受雇勞工是具有雇傭關係的他到職他就他是承攬他不是雇傭臨演現在被發現他只有承攬他不是雇傭這個個案是雇傭關係
transcript.whisperx[347].start 9862.504
transcript.whisperx[347].end 9880.058
transcript.whisperx[347].text 這個是你們後來查到是雇傭是不是所以他是可以的根本說明這個案子發生之後我自己親自也主動找李遠部長那我們也針對目前對於這個影視圈的這個因為我們有指引嘛那我們也看到指引裡面其實確實有些不足沒有落實
transcript.whisperx[348].start 9880.638
transcript.whisperx[348].end 9897.785
transcript.whisperx[348].text 所以指引裡面有不足之處那也有一些部分在部分的比方說拍電視劇的部分特別不容易多好那我就一題問你了職業這個安全衛生自動檢查表要不要事先審查你們開會討論完之後需不需要他們現在是不用送的
transcript.whisperx[349].start 9898.584
transcript.whisperx[349].end 9910.777
transcript.whisperx[349].text 要不要要不要送審讓主管機關審核覺得你這個有做到因為有很多是爆破啊高空跳啊就是都是一些設計比較危險的那你們現在其實是沒有這個部分應該是會送影視局啦對
transcript.whisperx[350].start 9913.294
transcript.whisperx[350].end 9935.754
transcript.whisperx[350].text 要嘛這是送隱私局會有一個自主檢查表對但是他們的那個對於職安的意識我們現在比較希望的方向是針對一些高風險的拍攝行為對那這些高風險的拍攝行為我們現在正在跟隱私局討論是不是應該想要設計一個這個在前端事前通報的機制所以
transcript.whisperx[351].start 9936.314
transcript.whisperx[351].end 9947.08
transcript.whisperx[351].text 不只是這個安全衛生的部分尤其特別針對高風險的部分我們應該提前先掌握那這部分正在跟影視局還有跟業界那目前正在針對這個機制的討論正在討論中所以還沒有討論出來現在正在討論 對
transcript.whisperx[352].start 9951.502
transcript.whisperx[352].end 9977.003
transcript.whisperx[352].text 好這個部分我要求你們要趕快討論出來這個的確是過去大家都會忽略大家看戲看得很過癮但是從來沒有好好去思考這些臨演他承受這些高風險的時候我們國家的制度政府的制度有沒有事先有一個比較強制性的要求跟檢核去確保他在那個過程當中的安全其實這個部分真的是被忽略其實我們的確看到這裡面政府會有一定的責任所以我們也跟
transcript.whisperx[353].start 9978.044
transcript.whisperx[353].end 10004.81
transcript.whisperx[353].text 文化部在討論包括我們相對應的這些記錄其實都變成是應該變成文化部在補助的時候判斷的依據你們多久這個新的機制可以演繹出來你們的目標跟委員報告其實目前在配合子安法裡面的附屬法規也有把這個部分放進來所以我們應該是會在六月底把這個法案所以會做修法會做母法的修正然後再做配合
transcript.whisperx[354].start 10005.43
transcript.whisperx[354].end 10030.744
transcript.whisperx[354].text 這是隨著去年底職安法修法以後我們也希望把這一塊考慮進來放到附屬法規裡面所以應該我今天剛才有說我們希望7月1號其實職安法的部分可以就附屬法規經過預告以後可以上路7月1號可以上路對我們希望是7月1號好我們希望在這一塊就是要補足就是我們去照顧到這些臨演他們的工作職業的安全好謝謝
transcript.whisperx[355].start 10033.513
transcript.whisperx[355].end 10035.414
transcript.whisperx[355].text 謝謝主席那我們先請這個我們行政院的副秘書長李副秘書長有請林副市長
transcript.whisperx[356].start 10063.157
transcript.whisperx[356].end 10089.507
transcript.whisperx[356].text 你好李副秘好我想從這次的顏惠欣的個案我想大家都非常關心所以我想要先請教一下這個請問這個特任官顏惠欣副總談判代表是前年的五月底上任五月底上任嘛對不對那請問她上任的人是不是因為談判辦公室的作業疏失導致她被延誤兩個星期才上任
transcript.whisperx[357].start 10094.093
transcript.whisperx[357].end 10107.124
transcript.whisperx[357].text 有嗎你不曉得沒關係你曉得就說曉得不曉得就說不曉得這個訊息我們你不曉得好那請問一下李副我這個編制上副總談判代表有沒有專任的秘書
transcript.whisperx[358].start 10110.751
transcript.whisperx[358].end 10133.842
transcript.whisperx[358].text 但是以下的問題都是你知道就說知道,不知道就說不知道沒關係因為他是台美會的主任委員那他是兼任副總談判代表所以基本上我們是應該是沒有配秘書的沒有專任秘書那他第一天上班就被拋銷這件事情行政院有沒有掌握這個我們不清楚,我們是看到媒體報導才知道
transcript.whisperx[359].start 10135.683
transcript.whisperx[359].end 10158.754
transcript.whisperx[359].text 好,那再來呢,我想要請教一下李副秘書長,特仁館的顏惠欣副總談判代表是何時開始請病假的?不知道?去年九月的時候,就不細細。好,那請問一下他在這個今年2月19號,是大年初三的時候,在病榻前寫的這個辭職信,請問一下行政院是何時收到這份?
transcript.whisperx[360].start 10159.95
transcript.whisperx[360].end 10172.103
transcript.whisperx[360].text 這封辭職信的那請問卓院長有沒有交辦這件事情跟委員報告那卓院長昨天回答王育敏委員的質詢的時候那他是有這樣子說說他2月19號的時候
transcript.whisperx[361].start 10174.966
transcript.whisperx[361].end 10203.969
transcript.whisperx[361].text 那嚴副總有把這個訊息傳給行政院那個院長室的幕僚那幕僚有把這個訊息給院長看那院長對他表達關心但是也希望他好好休息休息好了以後病好以後能夠繼續為國來效力所以換言之是沒有處理這個實質性我們可能還不曉得你不曉得我們不知道你不知道就回答不知道沒關係我就是在釐清一些問題而已
transcript.whisperx[362].start 10205.154
transcript.whisperx[362].end 10219.35
transcript.whisperx[362].text 所以所以這個我想要請教一下那今年的2月23是年後上班的第一天那到了3月12號這個顏副總代表他辭世請問你們有什麼中間有什麼任何的作為嗎
transcript.whisperx[363].start 10223.564
transcript.whisperx[363].end 10250.043
transcript.whisperx[363].text 沒有不曉得因為我們根本不知道這個訊息所以其實我想要表達的就是今天的報告說行政院是3月26號才開始啟動調查對不對那也就是說在3月24號的這種霸凌案被揭露之後被媒體揭露之後被媒體逼出來之後才在兩天的時間說要開始有動作所以這就是凸顯出從這個個案凸顯出
transcript.whisperx[364].start 10252.805
transcript.whisperx[364].end 10260.282
transcript.whisperx[364].text 整個這個行政的失靈然後呢也凸顯出行政院的一個冷漠無作為啊
transcript.whisperx[365].start 10261.311
transcript.whisperx[365].end 10289.87
transcript.whisperx[365].text 跟委員報告因為這過了很這個看起來這時間過了非常的久啊然後也是被媒體揭露之後才開始兩天的時間才開始說好那我們要來啟動調查我們事實上也是3月26號看到那個Tree的報導的時候他那個詳細的揭露那些事情的時候我們知悉這件事情我們馬上就組成那個專案小組要來釐清事實對所以你不覺得這裡面哪裡疏漏了嗎
transcript.whisperx[366].start 10292.56
transcript.whisperx[366].end 10301.093
transcript.whisperx[366].text 因為我們是真的3月26號才知道的所以你這樣的講法就會讓這個我們覺得說那行政院長明明就知道了2月19號就知道了怎麼過了這麼多這麼久的時間沒有交辦沒有去請
transcript.whisperx[367].start 10306.062
transcript.whisperx[367].end 10328.494
transcript.whisperx[367].text 這個下面的去相關了解這個案情的事情好等到媒體報了之後才匆匆的說我們趕快來調查這就是我今天想要從這個個案推出來讓大家覺得說哇這個很很嘩然喔讓社會嘩然怎麼會行政院長自己本身已經知道這件事情居然沒有請責成下下面的人去了解去關心
transcript.whisperx[368].start 10329.799
transcript.whisperx[368].end 10342.155
transcript.whisperx[368].text 這就是現在大家在討論一個這個時間點的問題所以這部分我想要再進一步從這個個案推到這個系統性的問題我想要再請這個保訓會的處長保訓會處長
transcript.whisperx[369].start 10357.093
transcript.whisperx[369].end 10369.961
transcript.whisperx[369].text 好 我想要請問兩位就是你們可以看是誰的執掌來負責回答所以首先我想要請教根據你們的114年度的職場霸凌防制執行的情形調查表
transcript.whisperx[370].start 10370.936
transcript.whisperx[370].end 10388.023
transcript.whisperx[370].text 就是更深入探討了霸凌行為的層級關係跟行為樣態那表上呢也有顯示這個此項調查是自114年的7月1日到12月31日指對不對然後要求各機關詳實記錄所有受理的情形
transcript.whisperx[371].start 10388.925
transcript.whisperx[371].end 10406.738
transcript.whisperx[371].text 那這個統計的框架不僅包含了案件數啦也更深入的這個探討了霸凌行為的層級關係行為樣態那你們最後要求的截止通報日是3月31號那今天是4月1號是不是想必你們資料是已經有收集完成了對嗎
transcript.whisperx[372].start 10410.086
transcript.whisperx[372].end 10430.292
transcript.whisperx[372].text 跟委員報告這個部分因為還有少數的主管機關他還在彙整中像是一些縣市政府因為他下面所有機關其實很多那所以我們有已經在31號的時候我們另外有在行文去催請大家所以等於是說你本來說3月31號要要求這些資料回來還很多人沒有交回來是這個意思嗎
transcript.whisperx[373].start 10430.652
transcript.whisperx[373].end 10450.673
transcript.whisperx[373].text 一部分 並沒有很多就一部分是不是因為其實我們就是我本席也有在上週就有跟相關的單位包含人事總書有去索資喔那目前我是沒有得到回應所以我這邊想要請教喔第一個就是根據你們目前為止的資料喔你們統計的案件數前三名的部會是哪幾個
transcript.whisperx[374].start 10452.574
transcript.whisperx[374].end 10469.685
transcript.whisperx[374].text 目前跟委員報告目前我們收到了其實還不齊全我們後續在整個整體收完之後我們還要再做進一步通所以目前還不知道是好所以你也沒辦法評估說哪三個是案件比較多的是好那再來第二個問題
transcript.whisperx[375].start 10470.851
transcript.whisperx[375].end 10486.782
transcript.whisperx[375].text 就是職場霸凌的申訴數量總共是多少結案數是多少你現在等於也沒辦法回答是那再來第三個我想要了解的事情是職場霸凌申訴後霸凌者行這個處分的份件數有幾件你們也沒有也現在也都沒有有沒有初步的數據也都沒有
transcript.whisperx[376].start 10491.021
transcript.whisperx[376].end 10501.431
transcript.whisperx[376].text 這部分可能都得要等三月份的這一份那我剛剛問的這三個問題就是我本席想要希望你們等這個資料回來之後提供給本席辦公室讓我們瞭解好不好是
transcript.whisperx[377].start 10502.148
transcript.whisperx[377].end 10530.714
transcript.whisperx[377].text 因為這份表格其實我覺得是相對相關是蠻完整的我希望你們可以盡快到時候去識別化之後也定期的公佈那我也想要提醒這個表格其實明確的也有規定說114年的7月1日前所有的案件數均不記錄所以事實上你們到現在還沒有辦法完全的拿到這些資料我也很好奇喔因為這個明明就已經這段時間已經很久了並不是說這個中間持續增加的還要他們
transcript.whisperx[378].start 10532.846
transcript.whisperx[378].end 10544.615
transcript.whisperx[378].text 還要他們再補上去所以你也給了很多時間了這個部分要請你落實去追蹤要求相關的部會誰還沒有交回來的哪些地方政府還沒交回來的你要趕快去跟他們要求好不好是好那再來就是
transcript.whisperx[379].start 10547.884
transcript.whisperx[379].end 10576.136
transcript.whisperx[379].text 我想要 最後我也想要詢問 監察院有指出這個許多的機關的人事處在接收到霸凌陳情的時候常常為了顧及長官的顏面將其歸類為一般申訴導致案情沒有辦法進入法定的防護小組甚至也有報導指出這個經濟部的技術司案中即便有監察院的報告背書內部仍然會傳出說抓吹哨者的這個吹哨者的這個風聲那
transcript.whisperx[380].start 10577.953
transcript.whisperx[380].end 10588.871
transcript.whisperx[380].text 這也反映出來我們公共機關其實在這個文化裡面對於異議的聲音極度的不耐受導致內部修正機制完全失靈請問這件事要怎麼改善
transcript.whisperx[381].start 10590.964
transcript.whisperx[381].end 10612.895
transcript.whisperx[381].text 各位委員報告依照這個公務人員保障法跟安慰辦法的規定其實各機關對於提出這場霸凌申訴的人都不能給予不利對待或不合理的處分那相對於這件事情其實在保障法跟安慰辦法上路之後保訓會也陸續的到各個機關去做宣導跟教育我跟你說有一個很根本的問題
transcript.whisperx[382].start 10613.735
transcript.whisperx[382].end 10626.93
transcript.whisperx[382].text 就是你可以看到這個通報制度其實是有問題的有很多基層的公務員向本辦公室反映他說現場現在的這個職場霸凌案件通報平台你要給不是要給他自然人憑證
transcript.whisperx[383].start 10627.782
transcript.whisperx[383].end 10655.859
transcript.whisperx[383].text 就是要健保卡但但事實上也根本沒有人敢實名的使用啊對不對那這部分你要怎麼你要怎麼處理跟委員報告依照我們安慰辦法的規定提出職場霸凌申訴其實本來就應該要具名申訴的嗯也是避免說機關可能被少數的這個不當的爆料或者是不實的指控而導致整個行政作業上面是但是但是也是發生了這個問題嗎所以這個第一線也分是發生了所謂的實名通報
transcript.whisperx[384].start 10657.404
transcript.whisperx[384].end 10661.26
transcript.whisperx[384].text 會讓人家不敢通報那你這部分你有什麼改善的想法
transcript.whisperx[385].start 10662.543
transcript.whisperx[385].end 10689.867
transcript.whisperx[385].text 是 那以目前來說我們都是要求各機關在收到職場霸凌申訴的時候都要在10天內去決定是否要受理同時他應該要通報上級機關那如果機關違反這樣的規定依照保障法沒有啊 你這個規定都是一樣我懂你要表達的就是說你的規定依照這樣走可是現在就是發生了這個事嘛就是說他不敢通報嘛因為他怕通報上去他會知道說他通報了誰然後去指控他的
transcript.whisperx[386].start 10690.647
transcript.whisperx[386].end 10717.025
transcript.whisperx[386].text 上級以後有不利對待他以後可能會被會被這個針對所以剛剛也有委員提到之前洪宣安部長就說不然你就直接直接寄到我的信箱我來直接來處理那請問你們現在這個部分你有什麼精進的想法或是作為因為大家就不信任這個還是你可以跟他們說請大家放心你這個你這個你這個東西到我這裡來絕對不會外洩外洩了會發生什麼事你這部分有辦法
transcript.whisperx[387].start 10718.137
transcript.whisperx[387].end 10747.114
transcript.whisperx[387].text 承諾或者是怎麼改善嗎跟委員報告其實我們現在目前也在建置資產霸凌的申訴平台那這個平台建置之後其實所有的人他都可以以他的自然人憑證或者是健保卡直接在我們的平台上面做申訴那申訴之後他的案件就會記錄在那個平台上那你申訴完了之後上級機關也會收到你申訴完之後你要怎麼確保這件事情這樣或者是你要再去宣導說跟這些這個相關的公務部門的同仁說
transcript.whisperx[388].start 10747.774
transcript.whisperx[388].end 10770.533
transcript.whisperx[388].text 你去用這個自然人憑證或是你用健保卡你來了我怎麼用保密機制讓你確保你的這個身份不會外洩不會被你的相關的直屬長官知道這個部分你們會怎麼做是這當然就關系到我們後續這個系統怎麼建制那以及我們也會對於那些可以使用這套系統的人的權限也會做劃分
transcript.whisperx[389].start 10771.033
transcript.whisperx[389].end 10787.844
transcript.whisperx[389].text 那你要怎麼做 你現在有具體一點系統上 原則上啦 機關在看到這筆申訴案的時候其實他只會接收到有一筆申訴案 可是他不會去讀到就是讀到他實際上的申訴內容你說誰會拿到這個他有一筆申訴案 你說長官會說他被申訴了
transcript.whisperx[390].start 10792.807
transcript.whisperx[390].end 10812.433
transcript.whisperx[390].text 機關通常都會有一個職場霸凌的申訴窗口那個窗口的負責人我們就會給他一個權限讓他可以定期的去看一下那個系統上是不是有職場霸凌的申訴案那他看到那個申訴案之後他就可以知道是申訴人跟被申訴人但是他沒有辦法見到實際上的具體內容
transcript.whisperx[391].start 10813.473
transcript.whisperx[391].end 10834.114
transcript.whisperx[391].text 申訴人跟被申訴人就是最大的問題啦不是嗎如果他在同一個機關裡你的譬如說我舉個例子啦就是我們紅部長假設你有一個司長他去申訴了然後到了這個部會裡面然後這個窗口知道說這個紅部長你被某司長申訴囉那這樣子不就會造成了他們不敢申報的原因嗎
transcript.whisperx[392].start 10835.545
transcript.whisperx[392].end 10850.612
transcript.whisperx[392].text 這不就是現在我提出來的問題嗎就算是現在用書面上做申訴那個申訴的窗口他一定要知道是誰被誰申訴嘛那他才能再往後續把整個案件提交到防護委員會去做討論
transcript.whisperx[393].start 10851.872
transcript.whisperx[393].end 10865.799
transcript.whisperx[393].text 所以你這個勿填這個機制會不會發生我剛剛說的這個問題就是申訴的從一個單位裡面的這個窗口他收到有申訴案了那知道某長官被某下屬這個申訴了那這個事情就可能會在那個機關單位傳出去
transcript.whisperx[394].start 10867.219
transcript.whisperx[394].end 10887.94
transcript.whisperx[394].text 那傳出去之後大家就更不敢去申訴這件事所以我剛剛說從個案我們來檢討整個系統的問題這個系統現在是有問題的我是不是可以請你們回去把我的意見帶回去你們到底要怎麼做到不管是匿名匿名申報也好或者是你要用一個機制去告訴這些人說我這個絕對不會洩漏或者是洩漏了之後這個人要負什麼責任
transcript.whisperx[395].start 10890.311
transcript.whisperx[395].end 10908.596
transcript.whisperx[395].text 這個部分你們是不是可以回去檢討然後給本席一個具體的方案可以跟委員報告依照我們安慰辦法的規定本來調查小組跟所有參與這項調查整個程序過程的人都具有保密義務所以你說這個所以你這個窗口本身就是也不能夠有透露
transcript.whisperx[396].start 10908.996
transcript.whisperx[396].end 10938.455
transcript.whisperx[396].text 那他如果透露了之後他會有什麼責任當然會違反安慰辦法的規定那同時他可能也有公務人員考積法公務員服務法的相關追究好那你就要去好好的宣傳你給本席一個修改的建議修正的建議之後你也必須去各個單位機關跟這些公務人員跟他們掛保證說你要跟他說這件事情你去申訴了你用證人憑證申訴了你去實名申訴了你絕對不會有得到不利對待是
transcript.whisperx[397].start 10939.161
transcript.whisperx[397].end 10943.273
transcript.whisperx[397].text 是不是 你要去做這件事那接下來我要請洪部長有請洪部長
transcript.whisperx[398].start 10953.901
transcript.whisperx[398].end 10981.427
transcript.whisperx[398].text 來 部長好 我想要請教一下有關公安和老安的部分那依照勞動檢查法的第五條這個由中央主管機關設勞動檢查機構或授權直轄市主管機關或有關機關專設勞動檢查機構辦理之 對不對那授權之勞動檢查依法依本法啦 因依本法有關的規定辦理並受中央主管機關之指揮和
transcript.whisperx[399].start 10982.938
transcript.whisperx[399].end 10984.081
transcript.whisperx[399].text 監督你們確實是有監督的權責對嗎是
transcript.whisperx[400].start 10988.561
transcript.whisperx[400].end 11010.556
transcript.whisperx[400].text 好那根據這個你們在2025年的7月8號也有個新聞稿你們明確的定義說多次發生災害勞動檢查的機構也就是你們的職安署或與地方政府應該要擴大停工範圍並加嚴復工審查那是不是這樣子是那也顯見勞動部具有監督的責任對嗎
transcript.whisperx[401].start 11013.197
transcript.whisperx[401].end 11030.137
transcript.whisperx[401].text 本來就有對本來就有好那我就想要請教一下因為為何在高雄有某特定的建案那他已經屬於定類的危險性工作場所那麼他在2024年的3月2024年3月的時候有發生板模坍塌
transcript.whisperx[402].start 11031.138
transcript.whisperx[402].end 11041.63
transcript.whisperx[402].text 而且在2025年的11月4日又發生這個工人高樓墜落死亡意外那其實已經符合你們所謂的多次發生災害的範疇那依照你們的規定應該要擴大停工範圍加強稽查那麼為何又在2026年呢他1月11號又發生了第三起
transcript.whisperx[403].start 11053.223
transcript.whisperx[403].end 11075.015
transcript.whisperx[403].text 工地高處天降鐵板的意外然後你們在兩天內就有予以復工不管是你或地方政府有予以復工所以導致最後在兩個月後在2026年的3月24號第四度發生天降鋼板的意外砸死人這個時候就砸死人所以
transcript.whisperx[404].start 11076.075
transcript.whisperx[404].end 11102.712
transcript.whisperx[404].text 這兩年內發生這個公安意外兩人死亡那你們治安署去年的督導考評中有沒有針對這個高雄勞檢處的復工審查流程提出過糾正或者是警告或者對於這兩年這四起反覆造災的這個高風險的工地中央有沒有啟動過任何專案督導或是書面要求或是復工的這個流程的檢視或考評的扣分
transcript.whisperx[405].start 11104.298
transcript.whisperx[405].end 11130.713
transcript.whisperx[405].text 跟委員報告我們確實在停復工要點去年有修正那我們的認定還是職業災害就職業 職安法裡面所定義的職業災害那剛剛委員提到的這些案件就我們所知有部分的案件經過這個法官法醫或是檢察官他認定不是因工作引起的那就不會回到我們剛剛提到的這個這個停復工要點因為我們認定是職業災害 對
transcript.whisperx[406].start 11132.034
transcript.whisperx[406].end 11159.046
transcript.whisperx[406].text 如果最近這一切是實業者還沒有錯好這個等一下我們會回來講我覺得這個是有一個流程上會有會發生問題喔所以其實你們也有說這個設施不良造災其他相同的處要全面檢討改善可是明明在這個部分1月11號你就有發生這個天降鋼板嘛對不對那後來讓他復工了復工了之後所以導致有人然後後來再次天降這個鋼筋砸壞兩台車一個小時之後再這個砸死人所以這個東西你剛剛這樣子歸類是不是
transcript.whisperx[407].start 11160.447
transcript.whisperx[407].end 11172.823
transcript.whisperx[407].text 反而是沒有好好的去檢查他如果譬如說他已經掉下來你沒有砸到人這個工地他掉下來一個危險物品沒砸到人然後你就沒有去要求他或者是說示警他那
transcript.whisperx[408].start 11173.812
transcript.whisperx[408].end 11200.397
transcript.whisperx[408].text 這只是剛好那裡沒有人而已嘛對吧第一個我們其實在去年下半年提出的減災計畫裡面其實也有一個是會針對高質災跟高危違規的這個監管的計畫那我想在這些相關的案件裡面我們都會來跟高雄市老檢處來瞭解一下包括也跟他們在瞭解有沒有大家可以互相協助然後能夠把這樣子的一個
transcript.whisperx[409].start 11202.238
transcript.whisperx[409].end 11220.937
transcript.whisperx[409].text 其實你們兩方不管是高雄市政府或者是你所以這次到底是要誰負這個督導的責任監督的責任當然這是高雄市勞檢處他要來進行這些這個相關的檢查的業務但是這個高雄市勞檢處當然也跟中央的部分也會有一些互相可以互相協助的關係
transcript.whisperx[410].start 11221.598
transcript.whisperx[410].end 11250.795
transcript.whisperx[410].text 所以你要互相協助他但是這樣看起來是高雄市勞檢處沒有好好的去去檢討我沒有這樣子我沒有這樣因為政策當然是中央我們訂定的政策所以不管是減災計畫或者是剛才說強化停復工的計畫這都是中央提出來的可是我們當然也有義務來協助地方政府的檢查機構來照著這個政策的方向盡量的來落實所以我們也有這個部分的所以你有沒有去檢討說他先
transcript.whisperx[411].start 11251.195
transcript.whisperx[411].end 11274.692
transcript.whisperx[411].text 那這個流程裡面到底他的檢查哪裡出了問題所以我說在這幾個案例裡面當然也有剛剛林組長說的裡面有部分的計畫他在檢查官的認定裡面他並不是職災也有這樣的部分可是我想有職災的尤其是重大職災的案例的發生就是大家不樂見的我們都願意來跟相關的地方政府的檢查機構來多做一點關心跟了解
transcript.whisperx[412].start 11275.052
transcript.whisperx[412].end 11302.365
transcript.whisperx[412].text 請問一下那你們有沒有依照你們頒布的這個職場減災計畫你剛剛一直提到對這個案件同類樣態進行抽查或是複核你們有做這件事嗎跟委員報告我們確實在去年下半年我們也有頒布一個高違規高職災的監管計畫那我們會就這個個案我們會要求高公司勞檢處是不是有符合我們的規範應該要列入這個所謂的列管的一個工地
transcript.whisperx[413].start 11303.205
transcript.whisperx[413].end 11319.556
transcript.whisperx[413].text 對所以簡單來講我聽到現在你好像沒有去監督或是督導他們有沒有依照你們訂新的這個停工跟復工的要點去確實落實說他有沒有依照這個新規則去執行不是各位我們定期性或年度的考評
transcript.whisperx[414].start 11320.757
transcript.whisperx[414].end 11344.091
transcript.whisperx[414].text 都有 都有 但是這個在執行上不可能每一個個案這個 但是我們會假設這樣的案件我們會每個月去從我們的系統上去看對嘛 它是屬於高違規所以你們有系統可以去看嘛 對不對我們所有的檢查都要進到我們中央的系統 對所以你們有個通報平台有 都有你們有個通報平台 對不對好 那我想要請教一下你說你每個月去看那這件事情
transcript.whisperx[415].start 11346.212
transcript.whisperx[415].end 11365.844
transcript.whisperx[415].text 不是每個月去看那個現場不是 我知道 就是這個通報平台嘛你們就是要透過通報平台才知道有沒有發生這件事 對嗎你們現在是要這樣嗎是 他如果有剛剛委員提到的被檢查 被罰還 被停工在我們的記錄都會看到那如果是屬於我們列管的那我們就要提高檢查頻率還有提高罰還金額那這個案件有被通報嗎
transcript.whisperx[416].start 11366.984
transcript.whisperx[416].end 11389.509
transcript.whisperx[416].text 這個案件一定通報一定有通報是不是一定有通報一定有通報嗎所以那這個部分勞檢單位可能他有介入嗎勞檢單位依照我們剛剛委員提到勞檢法跟相關的法規程序規範都會去做勞檢對都要去做勞檢所以你這個案子應該會有所以在通報平台上應該也要會有當然確定
transcript.whisperx[417].start 11393.447
transcript.whisperx[417].end 11421.384
transcript.whisperx[417].text 我想要 所以我就想要問喔 但是我有去查齁我有去查 這個是零筆資料欸我查不到這件事情欸我上網去查 我根本查不到這件事啊甚至我也去看他的地圖 根本沒有這個案件啊那個 第一個 公開網的部分當然會跟我們 他還通報的這個資訊系統不一定一樣但我們可以來看一下就是說所以你說 那你如果不一樣的話那你又何必 又需要這個網站呢
transcript.whisperx[418].start 11425.71
transcript.whisperx[418].end 11449.816
transcript.whisperx[418].text 我跟你講我去你們重大職災公開網這個案件是一筆資料都沒有啊一筆資料都沒有那個他的關鍵字不一定是用凹子底啦好那再往下我沒有關鍵字沒有凹子底那我去看的地圖也沒有這個案件再往下再往下有一個圖片好我有去看你們的公開的地圖地圖上也沒有這個案件
transcript.whisperx[419].start 11454.671
transcript.whisperx[419].end 11482.46
transcript.whisperx[419].text 跟委員報告那整個只要經過我們檢查報告書經過我們中央核定以後他資料就要上傳那這個個案是不是我們會後把提供完整資料給委員所以你們就是有督導的疏失嘛所以因為你這個資料我根本完全查不到這件事情如果剛剛委員這個案子他剛發生剛發生 實在報告書要一到兩個月我們整個責任都釐清以後我們才允許他上去對 是這個部分那你這一到兩個月這個工地你們要怎麼處理
transcript.whisperx[420].start 11484.921
transcript.whisperx[420].end 11502.092
transcript.whisperx[420].text 委員你把好幾件事情全部混在一起了第一個事情是資訊流的通報跟揭露這件事情他有他在這個職災上面責任認定的程序必須把這些相關責任認定的程序給走完他才能夠確認這筆資料相關的資料是如何
transcript.whisperx[421].start 11502.372
transcript.whisperx[421].end 11523.447
transcript.whisperx[421].text 他才會放到相關的資訊公開的部分這是一個部分但是那個工地現場該怎麼處理這也會有一套系統所以這是不同的事情你把他好幾件事情沒有所以我剛剛是幫你拍開來講所以我的問題也是問另外一件事就是說那這段時間因為我們最終我們要講的事情叫做你有沒有落實督導有沒有發生說你看他明明就掉了東西下來
transcript.whisperx[422].start 11524.187
transcript.whisperx[422].end 11538.804
transcript.whisperx[422].text 然後呢因為沒有及時的去用嚴格的監督的管理規則讓他復工結果隔了兩個月之後又掉下來我就要表達的事情是你第一次發生的時候是剛好下面沒有人那你第二次發生的時候就砸到人了嘛
transcript.whisperx[423].start 11539.104
transcript.whisperx[423].end 11554.41
transcript.whisperx[423].text 所以我現在要說的事情是說針對這個案例我想我們會請治安署來跟高雄市勞檢處針對這個案子目前處理到什麼樣子的程序來做一個更深入的瞭解因為這的確是地方政府的勞檢檢察機構在處理我們會來瞭解那我們會來跟他確認
transcript.whisperx[424].start 11558.191
transcript.whisperx[424].end 11583.712
transcript.whisperx[424].text 他有沒有按照去年我們頒布的相關的這個政策跟機制來去處理我們會來跟他確認這件事情但他的確在這個案例上面也會有他要走的流程他的走的流程到目前按照該個參與的話他到現在不一定這個流程你剛剛有說中央地方都有各自的責任然後他表達說你們的督導責任包含不管這個資訊的問題或者是他有沒有依照你們新規則去逐一的去執行落實
transcript.whisperx[425].start 11584.953
transcript.whisperx[425].end 11605.489
transcript.whisperx[425].text 這件事情是你們的督導責任然後再來就是你們地方政府上面他有沒有落實做這件事情所以我要表達的是你這個公安和勞安其實你在這個個案你就可以發現說一個很奇妙的地方他第一次砸下來之後只是剛好沒有人那後面呢你很快的復工之後好大概兩個月後你如果沒有落實檢查這些要點
transcript.whisperx[426].start 11607.15
transcript.whisperx[426].end 11631.741
transcript.whisperx[426].text 他再砸下來的時候剛好下面有人哇那就一個一個工人就這樣子過世了這個狀況的發生都是我們不樂見的情況我們都不樂見所以我們願意跟地方政府我們願意跟地方政府來加強這部分的督導我想這部分我們願意跟地方政府來做所以我想要跟你說的事情是第一個你們好像不願意承認你們在資訊流上面請你們回去檢討一下然後給本席辦公室檢討的報告為什麼我去查 查不到
transcript.whisperx[427].start 11632.301
transcript.whisperx[427].end 11648.507
transcript.whisperx[427].text 然後有四起我就說過去這個工地就有四起可是我在網站上是一筆都查不到但是你剛剛在質詢前面又跟我說你們都有落實登記所以這件事情本席希望會後給本席辦公室一個報告我還是要再強調這個案件他一定會有通報但通報以後他
transcript.whisperx[428].start 11649.167
transcript.whisperx[428].end 11677.661
transcript.whisperx[428].text 他去處理的程序會要走到一定處理的程序以後他才會放上一個公開揭露的系統因為如果他沒有走完一個一定處理的程序的時候他放上公開揭露的系統他的資訊不一定是完整跟正確的所以公開揭露的部分跟內部的通報這是兩件事情那我想要請問一下前面有一個53歲工人他在之前就有意外墜樓也很久了也很久以前那為什麼他還是沒有上你們這個公開系統呢
transcript.whisperx[429].start 11678.852
transcript.whisperx[429].end 11695.642
transcript.whisperx[429].text 這個我們來剛剛有說明那個公開網是職業災害因為工作而引起的如果這個個案就目前我們了解它不是跟工作有相關性所以它不是職業災害就是不能不是職業就不是在我的平台去公布
transcript.whisperx[430].start 11696.002
transcript.whisperx[430].end 11714.548
transcript.whisperx[430].text 所以你的意思就是這就是我們剛剛講的就是這兩件事情你可能要去看一下這件事情它要怎麼在資訊上面串起來因為不管是公安或是這個職災我覺得這個東西你們要去想一下這個流程上第一階段發生了這個事你們要嚴格的去要求不要再發生坍塌
transcript.whisperx[431].start 11715.208
transcript.whisperx[431].end 11744.058
transcript.whisperx[431].text 掉下來 這個是不是要特別示警至少這個案例我們會重點來關注那過去 剛才講的你剛才應該是講你現在投影片上面的第二起事件是後來檢察官認定他不是職業災害他是他新陰性的原因對好 你看著這個 好 OK但是我還是要講在天降鐵板這兩個關係所以我說我們願意重點來關注請你們這個會後之後再提供給本席辦公室為什麼我的質疑的點好 謝謝
transcript.whisperx[432].start 11745.322
transcript.whisperx[432].end 11754.655
transcript.whisperx[432].text 好謝謝廖友雄委員的質詢本會收到臨時提案進行處理我們現在處理臨時提案既有疑案請宣讀
transcript.whisperx[433].start 11758.07
transcript.whisperx[433].end 11786.502
transcript.whisperx[433].text 衛生福利部已明確布達醫事人員完成繼續教育積分授訓時間屬工作時間雇主應給予工價為今日仍有醫事人員反映醫院沒有給予工價為維護醫事人員勞動權益勤勞動部將醫事人員完成繼續教育積分授訓時間屬工作時間雇主應給予工價納入醫療專案勞檢項目並請於一個月內提出書面報告與立法院社會福利及衛生環境委員會提案委員邱惠如邱振鈞陳金輝宣讀完畢
transcript.whisperx[434].start 11787.852
transcript.whisperx[434].end 11809.088
transcript.whisperx[434].text 請問本案行政單位有意見報主席能不能麻煩在倒數第二行再加三個字請勞動部將醫事人員依法應完成繼續教育積分之後
transcript.whisperx[435].start 11810.387
transcript.whisperx[435].end 11825.961
transcript.whisperx[435].text 再加三個字就好了依法應完成繼續教育積分授訓時間屬工作時間就加三個字就可以好 黃部長我想我們這邊也OK那我們對這個案子我想我們會很願意
transcript.whisperx[436].start 11830.287
transcript.whisperx[436].end 11855.263
transcript.whisperx[436].text 那全有推動 因為這也是我在當立委的時候我其實有推動過的議題好 委員有意見好 謝謝 謝謝勞動部還有衛福部這邊對於我們這一項的提案就是願意來協助跟願意來配合那可不可以請一個月內提出書面報告給衛環委員會好 謝謝那我們就修正通過
transcript.whisperx[437].start 11858.785
transcript.whisperx[437].end 11862.369
transcript.whisperx[437].text 臨時提案全部處理完畢 接下來繼續詢問 請黃修芳委員質詢謝謝主席 我們先請那個勞動部洪部長有請洪部長
transcript.whisperx[438].start 11886.294
transcript.whisperx[438].end 11907.777
transcript.whisperx[438].text 部長好 部長在前幾天我們有特別提到就是在4月份我們即將就是開放家有12歲以下子女的這個家庭可以申請外籍幫傭那現在就是兒童節快到了那也蠻多家長有特別提到就是說我們
transcript.whisperx[439].start 11909.699
transcript.whisperx[439].end 11923.996
transcript.whisperx[439].text 當孩子生病的時候家長可能把一年當中的試駕、有薪駕全部都用上了往往都還不夠因為孩子有時候常病毒
transcript.whisperx[440].start 11925.618
transcript.whisperx[440].end 11950.747
transcript.whisperx[440].text 一請假可能就是在家可能就是一個禮拜兩個禮拜的這個時間那我想請教部長就是說我們當時我們現在4月份開始就是開放這個12歲以下的這個子女的家庭可以申請外籍幫佣那這個確實可以解決這個孩子們如果這個當生病的時候那這個
transcript.whisperx[441].start 11954.229
transcript.whisperx[441].end 11978.127
transcript.whisperx[441].text 確實12歲以下在家裡面我們開放這樣的外籍幫傭是不是真的可以解決這樣的一個問題跟委員說明其實剛剛委員講的情境是很多現在家長都會遇到的那這個情境裡面可能有包括緊急性的狀況臨時性的狀況也有可能不是緊急性可是也還是希望減少負擔的部分
transcript.whisperx[442].start 11978.767
transcript.whisperx[442].end 12002.583
transcript.whisperx[442].text 所以我們其實有幾個相關的政策當然這個現在的外籍辦公室的新制是其中一個但如果剛剛委員在講我們其實最新的這個讓育嬰留庭可以以日來請小孩三歲以前以日來請那三歲以前有30天平均每年有10天其實也可以支應剛剛剛剛委員講到的這樣子的需求尤其是現在蠻多的家長都用這個以日來請來去
transcript.whisperx[443].start 12004.424
transcript.whisperx[443].end 12027.543
transcript.whisperx[443].text 來去因應就像小孩突然生病或藏病毒的這個做法那我們在數據上也看到使用的程度是蠻高的確實現在還有很多家長一直在反映就是說孩子們一旦生病然後再加或者是這個班級這個幼兒園班級有人藏病毒然後就需要全班就是不能到學校
transcript.whisperx[444].start 12028.203
transcript.whisperx[444].end 12046.095
transcript.whisperx[444].text 那家長就會碰到類似這樣的一個狀況那我想這個部長可不可以建議可以去參考一下我們的鄰近國家像日本他們有一個病兒的保育我也想請教一下我們的衛福部次長
transcript.whisperx[445].start 12047.196
transcript.whisperx[445].end 12059.492
transcript.whisperx[445].text 就是說鄰近國家有這樣子針對孩子們如果生病或者是因為班級有人傳病毒不能再到學校可能就一個禮拜兩個禮拜的時間
transcript.whisperx[446].start 12062.696
transcript.whisperx[446].end 12088.062
transcript.whisperx[446].text 我們有沒有可能來發展成就是說家長可能他的假可能也都請完或者是可能也不適合請假或沒辦法請假的這個狀況那是不是有沒有去考慮一下就是病兒的這個保育這樣的一個制度來產生是不是有沒有可能把這樣的一個制度來長出來我是不是可以請教一下次長
transcript.whisperx[447].start 12089.502
transcript.whisperx[447].end 12116.861
transcript.whisperx[447].text 非常感謝黃委員對這個問題的關心我們知道確實家長有這個需求但是我站在惠福部的立場我們就考慮兩件事第一個就是說小朋友確實抵抗力比較差那如果說真的有這個狀況的話盡可能恐怕就是說這個托育人員跟醫護人員他的角色我們建議恐怕還是要分清楚就是說六種控制
transcript.whisperx[448].start 12119.542
transcript.whisperx[448].end 12143.813
transcript.whisperx[448].text 當然一定要有醫生第一個就是帶到醫院現在目前的狀況可能就是家長自己照顧或是阿公阿嬤有的他本身因為班級有人染腸病毒整個班級就沒辦法再到學校去那可能就是留在家裡面有的是爸爸媽媽自己請假或者是阿公阿嬤自己帶那類似這樣的一個狀況
transcript.whisperx[449].start 12146.354
transcript.whisperx[449].end 12171.017
transcript.whisperx[449].text 那有的家長可能我剛剛講的他的假可能都請完了那確實也需要有人協助他那就是我剛剛講的鄰近的國家有這樣的一個制度那當然這個制度也不是那麼就是不是那麼的完善總是會有人覺得說這個病兒的保育第一個
transcript.whisperx[450].start 12171.717
transcript.whisperx[450].end 12198.99
transcript.whisperx[450].text 尤其是在這個高峰期的時候譬如說長病毒的高峰期那這個可能也一味難求或者是這個制度或這種病而保育的這樣的一個環境其實也不是每個地方都有所以我在想說我們這個勞動部或衛福部有沒有可能就是說也可以參考鄰近的國家那有這樣的一個制度來產生是不是有可能
transcript.whisperx[451].start 12200.351
transcript.whisperx[451].end 12222.857
transcript.whisperx[451].text 包委員這樣好不好我覺得委員這個想法很好反正日本那邊也有這個案例我們是不是可以允許我們來研究好不好我們來待會研究也跟委員報告其實勞動部這邊也非常非常幫忙我們現在目前因應我們現在目前的整個這一個蛇睡以下這個部分我們其實賴總統他也非常關心就是社會投資其實我們現在目前家庭都面臨轉型
transcript.whisperx[452].start 12224.458
transcript.whisperx[452].end 12249.281
transcript.whisperx[452].text 這裏面有很多都需要整個托育還有整個像我們現在目前衛福部也推出了育兒指導員我想很多都相關的人力我們都會有一個 勞動部這邊會有一個計畫來讓我們的保姆他這邊能夠有多元的其實雙薪家庭確實碰到這樣的一個問題尤其是孩子如果生病的時候家裡面又沒有人可以幫忙的
transcript.whisperx[453].start 12250.461
transcript.whisperx[453].end 12270.935
transcript.whisperx[453].text 確實會造成他蠻大的一個困擾是不是有可能就是有這樣的一個制度來產生我覺得也可以去研究一下我們來研究好不好接下來我想請教次長就是說其實我們都一直在擔心就是說少子化這個議題這個逐年這個我們的新生兒逐年一直在減少
transcript.whisperx[454].start 12272.896
transcript.whisperx[454].end 12294.466
transcript.whisperx[454].text 那你看到這個數字你會不會覺得很可怕去年是10萬出嘛那你今年預計我們的新生兒會有多少人會不會比去年還要再少那如果是這樣子的話我覺得整個育兒環境如果沒有改善的話其實我覺得年輕人不婚不生的這個狀況我是覺得是會越來越嚴重所以
transcript.whisperx[455].start 12300.428
transcript.whisperx[455].end 12319.046
transcript.whisperx[455].text 一直在讲说这个少子化是国安的议题确实我觉得我们政府应该要多花一些时间去研究去检讨把我们的育儿环境做好我今天刚刚看到一则新闻就是高雄的一位市议员在咨询的说
transcript.whisperx[456].start 12320.347
transcript.whisperx[456].end 12329.134
transcript.whisperx[456].text 質詢高雄市長就是說如果生第三胎送一棟房子怎麼樣想說這個是政府這個可能不是政府做的來的就是說我們應該針對少子化的這個部分怎麼樣讓我們的育兒環境更好
transcript.whisperx[457].start 12336.46
transcript.whisperx[457].end 12357.856
transcript.whisperx[457].text 那政府就是要做好這個支援整個支持的背後的這個系統可能也要都要做好讓他能夠無後顧之憂他才敢婚敢生嘛其實我們在地方都會碰到很多類似我們這種年紀小孩可能也都是室溫年齡了然後那他們也會很擔心就是說
transcript.whisperx[458].start 12358.656
transcript.whisperx[458].end 12379.147
transcript.whisperx[458].text 我們的下一代可能就是不想結婚那當然就是有結婚可能有這個生的這個機會就比較大那連結婚的這個念頭都沒有的話這我覺得真的是我們要好好去思考怎麼樣讓整個育兒環境能夠更好那今年的這個新生兒的比例會不會比去年又更少
transcript.whisperx[459].start 12379.967
transcript.whisperx[459].end 12397.75
transcript.whisperx[459].text 我覺得這個真的是一個很嚴重的問題我覺得這個應該是勞動部跟或者是我們衛福部跨部會要去檢討的一個議題我們現在目前其實有一個少子女化計畫那我想這裡面其實可是我覺得成效不彰
transcript.whisperx[460].start 12400.094
transcript.whisperx[460].end 12423.58
transcript.whisperx[460].text 我覺得成效不長如果說真的有用的話不可能每一年的這個新生兒的比例是逐年再降低所以也正因為這樣所以說其實總統他自己是要提出我們現在目前有提出了這一個3歲以下我想這基本上也是希望能夠用多元的方式我們有報告其實全世界各國處理這個問題不外乎就三個策略就是給錢 給服務 還有給時間
transcript.whisperx[461].start 12427.361
transcript.whisperx[461].end 12454.334
transcript.whisperx[461].text 給錢的話其實我們現在目前有育兒今天0到6歲然後給服務絕對我們現在目前在加強在推動我也要利用這個機會跟大家鄭重來講就是說我們的公托一定是加倍然後我們的整個家外送托比例現在32對不對我們會提高到36第三個其實最重要是給時間那勞動部這邊其實也已經有通過育嬰留庭論日還有我們家庭照顧假論時這個都是一些彈性化的措施我知道說
transcript.whisperx[462].start 12456.235
transcript.whisperx[462].end 12470.385
transcript.whisperx[462].text 可能要不久,所以我們的家鄉,我們現在目前會有一連串的一個方案當然站在主管機關,我們當然希望就是說,不能夠再補了我是覺得今年這個數字可能會再往下掉
transcript.whisperx[463].start 12476.469
transcript.whisperx[463].end 12503.894
transcript.whisperx[463].text 這確實真的很嚴重我覺得真的如果不花一些時間花一些預算在這上面我覺得這個真的對整個國家未來的競爭力確實是一個危機是一個危機所以我希望就是說因為也即將兒童節放年假大家都非常的開心我覺得政府應該要去想到怎麼樣讓我們的育兒環境能夠更好讓年輕人敢婚敢生
transcript.whisperx[464].start 12505.214
transcript.whisperx[464].end 12530.861
transcript.whisperx[464].text 政府應該要投入更多的資源我覺得這一點當然就是說如果可以像那個有的民意代表提到那我是不是可以解決住的這個問題我覺得這個也是很棒只是說政府是不是有這個能力所以我認為就是說應該要投入更多的資源來解決這樣的一個少子女化的問題好不好真的要
transcript.whisperx[465].start 12531.881
transcript.whisperx[465].end 12555.084
transcript.whisperx[465].text 多投入一些心思在上面要不然我覺得真的是還蠻蠻嚴重的以前我們當民意代表的時候這個假日可能跑通話最多可能就是那個結婚喜宴那現在結婚喜宴一個月不到一次不到一場兩場真的很可怕所以我覺得真的真的政府要投入更多的資源在這上面真的是沒錯
transcript.whisperx[466].start 12556.805
transcript.whisperx[466].end 12565.373
transcript.whisperx[466].text 我知道黃委員一直以來都非常關切這個問題我們這個也會回去跟院那邊來報告好 謝謝感謝委員 謝謝謝謝黃雄方委員的諮詢 接下來請圖全景委員諮詢
transcript.whisperx[467].start 12581.069
transcript.whisperx[467].end 12608.122
transcript.whisperx[467].text 好 謝謝主席 那請我們保訓會蔡處長和行政院副秘書長好 請蔡處長及副秘書長我也好好 我先請問一下處長那如果公務人員遭受霸凌我們通常是依據什麼法規來處理
transcript.whisperx[468].start 12610.728
transcript.whisperx[468].end 12616.604
transcript.whisperx[468].text 公務員報告是依照公務人員保障法以及公務人員執行職務安全及衛生防護辦法的規定
transcript.whisperx[469].start 12618.23
transcript.whisperx[469].end 12640.55
transcript.whisperx[469].text 好那根據工人員執行職務安全及衛生防護辦法裡面他有一個各機關應組成安全及衛生防護委員會那就是我們講防護委員會他在處理職場霸凌的事件那通常他都上面有寫通常是由機關的副首長或者幕僚長來擔任召集人
transcript.whisperx[470].start 12641.551
transcript.whisperx[470].end 12666.869
transcript.whisperx[470].text 然後其中當然也會聘請我們相關的專家學者不能少於三分之一這是我們裡面的處理辦法的條例那像我們這一次爆發我們研會新副代表這個高階談判代表的事件那他上面就是我們的政務委員跟行政院那他的法規上所以看起來應該
transcript.whisperx[471].start 12669.693
transcript.whisperx[471].end 12685.082
transcript.whisperx[471].text 他的機關副首長應該就是我們的行政院副院長鄭麗君那他的幕僚長就是我們的經貿談判代表楊貞妮不是這樣是嗎如果照你規章的話
transcript.whisperx[472].start 12686.53
transcript.whisperx[472].end 12706.275
transcript.whisperx[472].text 跟委員報告 那行政院本部目前也有設置防護委員會那我們總共有12位委員那裡面有5位是外聘的那我們的召集人是我們的幕僚長 秘書長對 但是我剛剛講的那兩位其實也是可以擔任只是你這次是因為迴避嘛
transcript.whisperx[473].start 12707.895
transcript.whisperx[473].end 12734.455
transcript.whisperx[473].text 所以請秘書長來擔任這次的召集人不是 我們那是常設的編組好 那重點是這次我們我看我們這次行政院昨天下午提的這份專案報告那召集人是我們行政院的秘書長秘書長行政院秘書長他提這個報告那針對這部分報告說是依據我們行政院院本部職場霸凌防制申訴及調查處理的要點
transcript.whisperx[474].start 12735.376
transcript.whisperx[474].end 12760.081
transcript.whisperx[474].text 那我想請問一下這個要點是什麼時候公布的去年年底那奇怪那這個為什麼這要點我們在網路上都查不到我們行政院本部有這個要點我們有做內部公告但是所以是有這個要點只是我們查不到所以我想了解說因為我們都查不到這個要點
transcript.whisperx[475].start 12762.11
transcript.whisperx[475].end 12776.883
transcript.whisperx[475].text 然後一般來講像我們很多像司法院環境部各單位都有公布這個要點而且他針對這個委員會的名單都有訂定都有公布反而我們行政院這邊我們是看不到的
transcript.whisperx[476].start 12777.867
transcript.whisperx[476].end 12793.08
transcript.whisperx[476].text 所以我在想說到底是不是有這個要點還是因為這次事情發生我們才去成立這個要點去做處理沒有 這個我們是根據保訓會的安慰辦法然後修我們自己的內規然後再重新設立
transcript.whisperx[477].start 12794.241
transcript.whisperx[477].end 12817.292
transcript.whisperx[477].text 好 那重點就是我們當然也看得到像我們成立這個調查小組如果當事人關係人雖然他有可能是我們機關副首長或者幕僚長但是如果跟他有相當的關係的話當事人當然是一定要迴避的嘛所以這次由秘書長擔任是沒有問題但是我們疑義的是
transcript.whisperx[478].start 12818.396
transcript.whisperx[478].end 12835.228
transcript.whisperx[478].text 其實秘書長來去做這個調查小組的召集人但是副院長跟幕僚長跟他的關係也是相當密切那會不會對於這個中立性或者政治力的介入我覺得大家是有疑義的
transcript.whisperx[479].start 12836.048
transcript.whisperx[479].end 12861.948
transcript.whisperx[479].text 跟委員報告這一次的調查小組的話我們四位都是外聘委員完全沒有我們內部的委員參與調查出來以後他會寫結案報告結案報告我們會送到防護委員會來開會原先防護委員會的召集人是我們的秘書長他因為也是我們對美貿易小組的成員所以他會自請迴避
transcript.whisperx[480].start 12863.597
transcript.whisperx[480].end 12885.173
transcript.whisperx[480].text 所以這份報告來提會討論的時候他會自請迴避自請迴避的時候我們委員之間會互為代理推舉一個主席來主持這個會議好12位裡面有4位是外聘的有5位是外聘的5位是外聘的就是外聘的專家學者那其他的部分是我們行政院內部的機關的人員那
transcript.whisperx[481].start 12888.196
transcript.whisperx[481].end 12894.974
transcript.whisperx[481].text 這一次的調查小組 那我請問一下這個外部的人員外部聘任是由誰去聘任 由誰來挑選
transcript.whisperx[482].start 12896.877
transcript.whisperx[482].end 12913.551
transcript.whisperx[482].text 外部聘任的話,因為這次保訓會是修改了規定以前我們就有性騷的成員,以前也有霸凌的小組這次我們是把他合併起來,我們就是用原來的委員來繼續留任
transcript.whisperx[483].start 12920.077
transcript.whisperx[483].end 12939.236
transcript.whisperx[483].text 因為我們 據我們了解啦其實這外聘委員還是由我們機關裡面去聘任的所以就算這12人裡面有7個是我們機關的成員另外5個雖然是外部聘任可是挑選聘任還是由我們機關的人員去聘任所以我們認為這個公正性
transcript.whisperx[484].start 12941.057
transcript.whisperx[484].end 12959.488
transcript.whisperx[484].text 其實有待考量啦那尤其像這次我們顏慧欣副代表的事件據我們了解其實她進去之後去年9月份就因為壓力很大就開始請病假就開始請病假之後2月19號請辭王一鳴委員質詢的時候院長也
transcript.whisperx[485].start 12966.015
transcript.whisperx[485].end 12991.904
transcript.whisperx[485].text 當場就有承認說2月19號辭呈裡面他已經知道他有澄清因為工作上的這些的問題所以2月19號也就辭呈提出來卓院長也知情這件事情也知悉了那到12月到3月12號那個顏慧欣副代表往生結果也沒有看到去調查這件事情那當然
transcript.whisperx[486].start 12993.71
transcript.whisperx[486].end 13013.243
transcript.whisperx[486].text 這個事情我們真正社會大眾知道是3月26號我們社群網站披露之後我剛剛也有聽我們副秘書長講因為社群網站在3月26號披露之後我們才正式成立調查小組去調查做處理沒有錯吧那所以
transcript.whisperx[487].start 13015.717
transcript.whisperx[487].end 13045.017
transcript.whisperx[487].text 我們今天要討論的就是我覺得我們這個機制上應該是有一些問題啦你這個霸凌申訴的管道你看12個成員裡面7個就是我們機關裡面的成員5個外聘也是由機關去挑釁那等於12個都是你們決定啊那試問顏惠欣代表9月份因為壓力太大你看連這個高階代表都不敢申訴何況一般的公務人員
transcript.whisperx[488].start 13045.817
transcript.whisperx[488].end 13057.07
transcript.whisperx[488].text 而且到2月19號連卓院長之息辭呈的原因那我請問一下後來卓院長有交代處理嗎
transcript.whisperx[489].start 13058.594
transcript.whisperx[489].end 13087.133
transcript.whisperx[489].text 跟委員報告那昨天左院長回覆王委員的說明的時候他是說他2月19號的時候有收到那個院長辦公室的幕僚拿轉來的訊息他知道有這件事情那他也交代幕僚要下去關心除了關心以外也希望那個嚴副總談判代表的話他好好休養身體康復以後繼續來為國服務是給他慰留的啦不是所以
transcript.whisperx[490].start 13088.335
transcript.whisperx[490].end 13092.144
transcript.whisperx[490].text 我有聽副秘書長講啊所以其實你們都不知道這件事情所以
transcript.whisperx[491].start 13093.901
transcript.whisperx[491].end 13119.628
transcript.whisperx[491].text 講實在話就是沒有交辦去調查嘛對不對當時我們是真的沒有調查因為剛剛我有聽嘛你回答其他委員說你們根本不知道這件事情是後來王育民委員提出質詢你們才知道原來2月19號院長就知道那知道之後你們不清楚就表示沒有交辦那結果我們原來調查僑組的成立我們這些機制看起來都沒用
transcript.whisperx[492].start 13120.765
transcript.whisperx[492].end 13147.662
transcript.whisperx[492].text 而且連行政院長知道也沒處理真正調查小組成立的關鍵點在哪裡原來在社群網站披露之後我們調查小組才依輿論成立調查小組所以這個機制跟行政院長其實看起來都沒有處理這件事情難怪一般的公務人員認為這個申訴管道基本上是沒有效益的而且
transcript.whisperx[493].start 13149.744
transcript.whisperx[493].end 13156.994
transcript.whisperx[493].text 剛剛講12個委員7個是你機關的人另外5個還是機關指定你不覺得一般公務員敢申訴嗎
transcript.whisperx[494].start 13159.426
transcript.whisperx[494].end 13188.678
transcript.whisperx[494].text 跟國民報告 那我們近兩年來的時候呢我們確實也有一些霸凌的申訴案那我們也運作這個機制的時候呢齁那其實也是很順利的運作啦因為我們參加這個委員會的同仁的時候呢大家都有一個認知啦因為你處理事情一定要公正客觀然後呢 你對執行職務的部分的時候你要做保密的義務啦那基本上 我自己的觀察啦我們這一兩年來我們在運作上的時候我們都確保這兩個大前提
transcript.whisperx[495].start 13189.238
transcript.whisperx[495].end 13218.066
transcript.whisperx[495].text 不是啊你保密我們接受啊重點根本沒有辦啊我沒有叫你公開啊問題是確實你也承認從2月19號院長知道之後也沒有處理也沒有交辦所以我說這個事情你看從之前勞動部現一種職場霸凌的事件我們開始一直爆發我們整個行政體系職場霸凌的事情我說講啊人之將死其言也善啊
transcript.whisperx[496].start 13219.767
transcript.whisperx[496].end 13236.186
transcript.whisperx[496].text 連我們嚴慧心都已經在加護病房病他上提出辭呈而且很明確講辭職的原因就是因為在職場上在行政院和工作上遭受到
transcript.whisperx[497].start 13237.553
transcript.whisperx[497].end 13266.337
transcript.whisperx[497].text 職場的霸凌已經講得很清楚了而且還是沒處理最後處理還是因為3月26號社群網站披露不用人交辦原來只要媒體披露自然調查小組就成立了所以這個申訴機制包含我們的行政院的最高行政首長也都沒處理試問我們民眾對政府公部門這個公信力怎麼會有信心
transcript.whisperx[498].start 13269.315
transcript.whisperx[498].end 13288.473
transcript.whisperx[498].text 所以我希望喔保訓會啊保訓會針對剛剛本席提的這些問題啊我們講啊我們沒有超前部署也沒有及時處理我們只好退而求其次啊拜託亡羊補牢總可以吧
transcript.whisperx[499].start 13289.744
transcript.whisperx[499].end 13310
transcript.whisperx[499].text 希望後續針對我們剛剛講的這些文官體制這些後續研議它的方向跟你們要怎麼去做可不可以提出來怎麼去研議怎麼去改善我們這些申訴管道的機制你想想看12個委員7個內部聘的
transcript.whisperx[500].start 13311.007
transcript.whisperx[500].end 13337.814
transcript.whisperx[500].text 五個聽起來很好聽外部專家學者但是這都是你決定要用誰就用誰啊連陳情到行政院長也沒處理我們這個申訴管道基本上我覺得漏洞百出所以難怪職場霸凌的問題層出不窮保訓會是不是後面可以給我們提出一個書面演繹如何去改善這個方向要怎麼去做
transcript.whisperx[501].start 13339.411
transcript.whisperx[501].end 13367.092
transcript.whisperx[501].text 可以提出這書面報告嗎我希望這個事情我們一直講從去年勞動部發生到現在而且從勞動部發生之後我們才發現這個事情層出不窮而且每次都等到人往生之後才去檢討這件事情我說今天這個事情如果不是在3月26號社群網站披露
transcript.whisperx[502].start 13367.853
transcript.whisperx[502].end 13383.508
transcript.whisperx[502].text 我們怎麼知道原來2月19號他的辭呈早就像行政院長說的清清楚楚但是根本連辦都沒有辦連處理都沒有處理連行政院都不知道這件事情是不是保訊會後面亡羊補牢吧
transcript.whisperx[503].start 13386.158
transcript.whisperx[503].end 13398.211
transcript.whisperx[503].text 總委員報告一下就是行政院這個案子其實他是非陰身訴而知悉那如果前面他收到包含像是社群媒體所接收到的資訊甚至是像行政院長收到的簡訊類似這一類的資訊
transcript.whisperx[504].start 13401.398
transcript.whisperx[504].end 13407.147
transcript.whisperx[504].text 對於機關來說他還是必須要進行一部分的去認定啦所以我剛剛有講啦之後才會進到防護委員會處長我剛剛有講啦所以防護委員會外部委員的成員的性質應該是沒有什麼關係啊
transcript.whisperx[505].start 13416.38
transcript.whisperx[505].end 13431.426
transcript.whisperx[505].text 所以我剛剛有講啦你看我們根據公務人員執行植物安全及衛生防護辦法這個防護委員會他裡面他規章召集人是我們機關的副首長跟幕僚長可是
transcript.whisperx[506].start 13432.586
transcript.whisperx[506].end 13458.323
transcript.whisperx[506].text 還有可能這個召集人就是當裡面的關係人也有可能就是當事人再加上你另外就算聘的召集人也是他的下屬啊他怎麼去執行他是不是在調查過程中是不是還要回去請示他的長官可不可以這樣子調查然後12個委員會裡面7個都是你們自己人連另外唯一的5個還是由你們指定來聘任
transcript.whisperx[507].start 13459.204
transcript.whisperx[507].end 13487.043
transcript.whisperx[507].text 哪裡來的公信力難怪現在這個霸凌事件層出不窮每次爆發都是人往生之後再來檢討我說啊從去年前年等等發生了那麼多事情勞動部霸凌事件就說要深切的檢討到現在也沒超前部署也沒有及時處理又要亡羊補牢所以我覺得保訓會希望你真的提出一個研議的方向跟改善的辦法
transcript.whisperx[508].start 13489.805
transcript.whisperx[508].end 13498.05
transcript.whisperx[508].text 好謝謝好謝謝圖千鈞委員的發言待會陳穎委員質詢完畢後休息20分鐘用餐現在請林素芬委員質詢好現在主席是不是請我們洪部長有請洪部長
transcript.whisperx[509].start 13523.342
transcript.whisperx[509].end 13536.288
transcript.whisperx[509].text 林委員好部長上次我在這裡質詢你關於開放12歲以下這個有子女的家庭進行申請外勞這個家事服務員的這個政策
transcript.whisperx[510].start 13537.473
transcript.whisperx[510].end 13564.581
transcript.whisperx[510].text 走出去外面然後就有人來陳情了我們立法院裡面的職員工他就說他們真的很可憐因為他爸爸中風而他們的外籍移工因為知道了這個政策以後馬上就跟他說他要換轉換僱主他要去顧小孩比較他優先想要去選擇顧小孩的工作
transcript.whisperx[511].start 13566.145
transcript.whisperx[511].end 13594.204
transcript.whisperx[511].text 這個是立法院的職員工我走出去人家就馬上來說那我中風的家人怎麼辦誰要顧所以我就想說難道我們的外籍移工我們所謂的外勞現在變成開放外勞來照顧弱勢照顧中風的照顧失能的要變成照顧最強勢的照顧最有錢的照顧優勢的嗎
transcript.whisperx[512].start 13596.346
transcript.whisperx[512].end 13602.001
transcript.whisperx[512].text 因為大家都知道不是每一個有孩子的父母都請得起外勞
transcript.whisperx[513].start 13603.973
transcript.whisperx[513].end 13625.959
transcript.whisperx[513].text 而大概會只有所得台灣人的全部的所得分成五等份第一等份的前五分之一的家庭才有能力去負擔去申請家庭幫傭的外勞而這個所得就是年所得要大概兩三百萬兩三百萬的所得的家庭才請得起
transcript.whisperx[514].start 13631.983
transcript.whisperx[514].end 13657.619
transcript.whisperx[514].text 所以我從來沒有想到說有一天從照顧弱勢變成照顧最優勢最強勢的那就算了你們有沒有配套你可不可以永遠不覺得外勞提供那我就沒話說了他不但是這樣子要留住既有照顧中風和失能的外勞一個失能的家庭要留住這個外勞你知道他還要給他加多少薪水嗎
transcript.whisperx[515].start 13658.846
transcript.whisperx[515].end 13663.718
transcript.whisperx[515].text 你不給他加薪 他要跑掉他就是要走那要加多少薪水啊
transcript.whisperx[516].start 13669.919
transcript.whisperx[516].end 13698.466
transcript.whisperx[516].text 我可以說明嗎你說啊我們其實在去年8月的時候我們其實有做法規的修訂那是針對這個在家庭看護如果要轉換的話那在程序上應該要由這個重症家庭來優先來承接那必須符合14天內優先這個媒合給重症家庭那是要在沒有重症家庭承接的我現在要問你圖法不足以自行
transcript.whisperx[517].start 13699.346
transcript.whisperx[517].end 13714.014
transcript.whisperx[517].text 你講這個都是道理講說你有配套這個都行不通啊他就每天跟你吵架我上個禮拜不是跟你講了嗎他就每天說你要讓我出去你要合意合意讓我走但是就算轉出去也是要優先讓中正家庭承接啊會嗎 是嗎現在法規修訂是這樣子的是嗎 有罰則嗎有罰則嗎要處罰仲介還是處罰外籍移工
transcript.whisperx[518].start 13728.615
transcript.whisperx[518].end 13746.823
transcript.whisperx[518].text 有罰則嗎那個在轉換的順序上面我們有我現在問你說你有什麼處分的機制否則這個形同道德勸說你會處罰仲介嗎你會處罰外籍移工嗎你要換僱主要轉出去你不知道不少你不知道還要官僚告訴你所以你對這個配套你不知道嗎
transcript.whisperx[519].start 13757.425
transcript.whisperx[519].end 13783.459
transcript.whisperx[519].text 這個機制存在而且在我們優先媒合的順序上面就是提供優先媒合那我就不走那個我就要直接轉去有人要我的小孩如果違反的話就會把他送出去我現在問你如果違反的話就會在60天內就會把他送出去所以你是懲罰這個外籍移工喔最好是喔不要在這裡吃我的肺如果惡性代工他不按照我們的法規來進行罰你這個如果就太離譜了叫惡性代工
transcript.whisperx[520].start 13784.54
transcript.whisperx[520].end 13788.503
transcript.whisperx[520].text 他沒有惡性代工啊 我怎麼證明你怎麼證明他惡性代工他每天跟你玩遊戲沒在理你生氣 你如果生氣 你要給他擋手你就說你不行了多少人是這樣生氣了受不了大吵大鬧以後對外籍移工就動手了他就可以合法的轉換僱主了你在講的前提都是都是不食人間煙火的都沒有務實的
transcript.whisperx[521].start 13813.826
transcript.whisperx[521].end 13826.785
transcript.whisperx[521].text 事實上就是吵架以後就可以轉換了事實上就是他不想要照顧重度失能的然後他就要去照顧小孩了事實上就是你沒有足夠的外勞來支撐
transcript.whisperx[522].start 13830.165
transcript.whisperx[522].end 13853.581
transcript.whisperx[522].text 所以你讓移工市場外勞要留住他的經費 薪水大幅上升是啊 就是這樣子啊我們要講的是說 一個弱勢關懷出身的部長你端出這一種搶台灣人工作的政策讓台灣 欸 照顧小孩 家庭幫傭台灣不是找不到工耶 都有人在做耶
transcript.whisperx[523].start 13858.032
transcript.whisperx[523].end 13864.717
transcript.whisperx[523].text 照顧小孩 不管是居家保姆不管是什麼樣的都收拓單位然後 欸少子化 今年生幾個孩子今年我都生十萬了有沒有越來越少的狀況整體的市場在萎縮然後保姆就是這樣子在那裡托兒中心在那裡你還要開放人家來搶保姆的生意
transcript.whisperx[524].start 13885.629
transcript.whisperx[524].end 13898.651
transcript.whisperx[524].text 家庭幫傭 中典費的家庭家事服務工台灣人幫傭然後這個清潔工煮飯的都有人在做欸你開放人家來搶他們工作
transcript.whisperx[525].start 13899.744
transcript.whisperx[525].end 13911.307
transcript.whisperx[525].text 你說台灣看護 本級看護 也有人耶所得 台灣前五分之一所得的有錢人有在調的 現在也在搶耶 也在搶榜樣耶其實是台灣人比較貴你現在把外籍移工可以搶 他媽想台灣的死掉 換小的
transcript.whisperx[526].start 13923.103
transcript.whisperx[526].end 13936.769
transcript.whisperx[526].text 你這個政策第一個搶走了台灣人的工作第二個本來在照顧最需要的台灣人沒人要做的家庭失能的 中風的 重度殘障的這一個移工我們大家不該做啊所以台灣人失業外籍勞工缺工外勞缺工
transcript.whisperx[527].start 13950.259
transcript.whisperx[527].end 13955.621
transcript.whisperx[527].text 重度癱瘓在那裡就沒人要走所以現在這樣叫人情何以堪啊你是弱勢關懷出身的部長然後你端出一個這樣的政策叫台灣人失業 叫外籍勞工缺工叫有錢的人 能夠入省籍 不能娶到熟的叫窮的人 乾坤的人 中風的家庭 娶沒人
transcript.whisperx[528].start 13979.64
transcript.whisperx[528].end 13984.827
transcript.whisperx[528].text 這樣子怎麼行呢這樣子怎麼行呢然後你剛剛在這裡一開始你就報告了你說啊為了一間夜間啦臨時需求的沒人顧孩子啦所以呢
transcript.whisperx[529].start 13995
transcript.whisperx[529].end 14011.022
transcript.whisperx[529].text 你們要開放這個外籍幫傭兼顧小孩啦然後呢你剛才又回答立委蘇貞欣跟你問你說因為現在有長輩當後援的家庭越來越少了需要人手所以開放了
transcript.whisperx[530].start 14012.148
transcript.whisperx[530].end 14019.571
transcript.whisperx[530].text 寶庭 我問你 你是羅東寶寶庭 還是衛福部部長啦夜間臨時需求 拖兒育兒 這不是衛福部的業務嗎沒有長輩後援 所以你要開放外籍幫傭現在長輩是理所當然喔 長輩一定要到各個村
transcript.whisperx[531].start 14035.512
transcript.whisperx[531].end 14049.561
transcript.whisperx[531].text 你這種思想裡面裝了什麼價值你應該講國家要進來幫忙政府要端出照顧公共化的政策你怎麼說長輩退位了 變少了不是這樣說的嘛
transcript.whisperx[532].start 14052.731
transcript.whisperx[532].end 14076.275
transcript.whisperx[532].text 你作為一個所謂的進步人士你應該端出的是照顧公共化更多的你知道我們衛福部你有部位整合嗎你知道衛福部我們剛立了一個兒托法嗎我們這個裡面要加強各地方政府要有定點臨托還有活動臨托你知道這什麼意思嗎你不知道夜間臨時需求你剛才不是說要開放外樓
transcript.whisperx[533].start 14082.987
transcript.whisperx[533].end 14092.938
transcript.whisperx[533].text 我們的定點零拖就是現在局府中心或地方政府可以設置更多的定點甚至連在車站都會設置定點零拖你有事 要走孩子來政府辦的政府委託檢查做的你上來 我跟你說三點鐘四點鐘你可以臨時拖的
transcript.whisperx[534].start 14105.561
transcript.whisperx[534].end 14113.186
transcript.whisperx[534].text 這就是公共政策啊這就是我們額托法現在正在審查的啊這就是現在地方政府也有人在做的定點零托一天多你知不知道兩百塊如果不是三百塊有收沒 有啊
transcript.whisperx[535].start 14125.43
transcript.whisperx[535].end 14135.334
transcript.whisperx[535].text 所以你要端出這種政策在衛福部的業務啊你勞動部去搶了衛福部你講的那些理由都好像是衛福部部長所以我不知道你你這樣子做你端出了這個東西你怎麼還有辦法在這裡講的義正言辭呢義正辭言呢不中
transcript.whisperx[536].start 14155.646
transcript.whisperx[536].end 14179.898
transcript.whisperx[536].text 然後你說開放外籍幫庸的事業衝擊評估性別影響評估兒童最佳利益評估你們在做了你什麼時候可以做好什麼時候可以寫完你評估都還沒出來你就開放了4月13就要上路了評估都沒做好沒寫完你就出來了當然外面也有人講了啦你找台大某某人寫啦權威啦專家啦大家都很想看他評估出什麼樣子啦
transcript.whisperx[537].start 14185.711
transcript.whisperx[537].end 14188.713
transcript.whisperx[537].text 他會照實評估嗎 大家也都拭目以待啦對不對你大概是什麼時候要公布 你們會做完相關的報告我們會在下一次的性評會的時候提出報告性評會 那失業衝擊評估呢
transcript.whisperx[538].start 14205.171
transcript.whisperx[538].end 14220.06
transcript.whisperx[538].text 包括就業的影響包括這個性別的部分都會在下一次性評會的時候提出兒童最佳利益評估呢?下一次性評會議是什麼時候?行政院的?這段行政院安排啊這段什麼時候?所以你不知道啊?沒有擺就沒辦法?這個是定期的會議啊
transcript.whisperx[539].start 14228.973
transcript.whisperx[539].end 14256.323
transcript.whisperx[539].text 你這個都沒有告訴我們你什麼時候要出來如果是定期你可以回答我什麼時候會出來啊但是確切的安排的時間是行政院那邊對啊你定期的下一次理論上應該是幾月包委我們那個姓平會好像3月30號才剛剛開完嘛所以是4月30還是5月30我們那個會看那個院那邊看院那邊的安排他說定期會開啊定期是多久一次
transcript.whisperx[540].start 14257.068
transcript.whisperx[540].end 14277.94
transcript.whisperx[540].text 姓平輝我記得差不多四個月四個月喔所以你如果三個月三十再來叫到你四個月喔 你這法案政策就做下去了 再做到評估要從下都已經執行了 政策都執行了那我們要這個評估 不過評估出來說有衝擊 你都開放了怎麼辦委員 我想是 我知道委員對這個部門非常關心 我想跟委員
transcript.whisperx[541].start 14285.184
transcript.whisperx[541].end 14308.26
transcript.whisperx[541].text 這個整個真的是我們的策略社會投資嘛我們知道現在家庭現在是在變遷當中我要委員報告就是說我們不是說我們現在要做這一行八行都不做 我要委員報告我沒有在問你啦 我現在在問外籍移工政策 外籍勞工政策啦你不可能拿補償回答 你先下去啦
transcript.whisperx[542].start 14310.387
transcript.whisperx[542].end 14324.022
transcript.whisperx[542].text 我們是要檢視開放外籍邦傭的政策對台灣的勞工和托育的負面衝擊是什麼那台灣我要講不是我自己說的啦台灣障礙者權益促進會他們有一個新聞稿他們就是這樣講
transcript.whisperx[543].start 14328.487
transcript.whisperx[543].end 14339.172
transcript.whisperx[543].text 政府雖然以協助育兒 釋放女性勞動力為名但是你缺乏完整的配套 沒有完整的影響評估下恐怕會惡化性別和階級的不平等擴大資源分配的不均 讓照顧責任進一步私有化淪為有錢人才能享有的特權
transcript.whisperx[544].start 14350.157
transcript.whisperx[544].end 14364.692
transcript.whisperx[544].text 因為你所謂的前五分之一的家庭有能力負擔幫傭者這是典型的 這個政策是階級政策對障礙者家庭而言 他們很憂心他們憂心放寬幫傭資格 引發搶工效應
transcript.whisperx[545].start 14369.369
transcript.whisperx[545].end 14388.133
transcript.whisperx[545].text 身心障礙者知道啊 搶工啊導致原本就吃緊的外籍看護人力被引流到工作條件較輕鬆的高所得家庭進一步稀釋掉弱勢障礙者的照顧資源照顧的困境會加劇我現在講 有錢人請幫忙我請台灣人可能五萬我請這個外籍移工三萬我給他們中金四萬
transcript.whisperx[546].start 14395.555
transcript.whisperx[546].end 14399.678
transcript.whisperx[546].text 有一個普通人他們到外籍看護就好了可以給到四萬五萬的啊不可能嘛 不可能嘛所以會不會搶工 當然會除非源源不絕外籍移工的勞動力市場是供給大於需求才不會發生問題啦
transcript.whisperx[547].start 14422.485
transcript.whisperx[547].end 14429.408
transcript.whisperx[547].text 現在外籍勞動力市場是進入賣方市場供給遠遠小於需求是我現在外籍移工要選雇主 不是雇主選移工遠遠小於需求 價格上升現在是移工選雇主所以會不會產生問題 當然會產生問題現在我請教你說
transcript.whisperx[548].start 14449.1
transcript.whisperx[548].end 14466.066
transcript.whisperx[548].text 這個政策到底是不是階級政策部長你說說看這政策是不是階級政策跟委員說沒有第一個其實對於整體的相關育兒支持相關的政策這其實是一個整體的政策組合不要講育兒啦連家庭幫傭都一樣他搶走台灣人幫傭的工作嘛
transcript.whisperx[549].start 14470.41
transcript.whisperx[549].end 14496.067
transcript.whisperx[549].text 所以我們針對不同的需求我們會規劃不同的政策我現在問你這是不是階級政策只服務所得前五分之一的是不是我們針對不同的需求會設計不同的政策那其他所得五分之四的人育兒的家庭難道他們就沒有需求了嗎也會設計其他的政策去協助他們那請問你他要夜間臨時這個需求他回家很累家務不想做了那你要怎麼幫他
transcript.whisperx[550].start 14498.55
transcript.whisperx[550].end 14515.02
transcript.whisperx[550].text 你幫他什麼其他五分之四的喔他回去也很累了他回去也不想工作了他也不想做家事了那請問你端出什麼政策幫他我們當然要用其他的政策沒有啦 你沒有辦法幫他嘛不是嗎 你應該這樣我現在跟你講說你沒有辦法幫他
transcript.whisperx[551].start 14525.117
transcript.whisperx[551].end 14529.298
transcript.whisperx[551].text 外傭可以幫你接小孩 但他不能讓你準時下班外傭可以幫你煮飯 但他不能幫你加薪外傭可以幫你陪孩子 但他不可能替代父母在教育上的角色更現實一點 連外傭本身也需要被管理 被安排 被負責你會發現最後可能是女人
transcript.whisperx[552].start 14548.664
transcript.whisperx[552].end 14555.091
transcript.whisperx[552].text 女人不只是說多一個幫手 而還多了一份工作還要一份人力資源調配部門的兼職
transcript.whisperx[553].start 14557.654
transcript.whisperx[553].end 14583.505
transcript.whisperx[553].text 事實上這個政策是假設家庭可以無痛升級成小型雇主單位政府將照顧的責任和問題丟給家庭然後家庭再把壓力轉嫁給外勞再將照護工作的性別責任轉嫁給更弱勢的勞工把照護責任從本國女性轉嫁到外籍廉價的女性勞動力
transcript.whisperx[554].start 14584.905
transcript.whisperx[554].end 14610.964
transcript.whisperx[554].text 這個是一個很典型的責任向下流動的鏈條所以中產家庭勉強強稱低薪家庭用不起高收入的家庭本來就不缺他只是花的錢成本高或低看起來好像是大家都受益事實上是擴大階級這個差距啦為什麼要講這個呢我現在在跟你討論喔你知道
transcript.whisperx[555].start 14614.895
transcript.whisperx[555].end 14624.462
transcript.whisperx[555].text 在很多人其實都走過這一段路 以新加坡為例新加坡來我找一個新加坡的這個數據以新加坡為例 其實他們開放嘛 而且他們沒有最低工資嘛 對嘛
transcript.whisperx[556].start 14634.949
transcript.whisperx[556].end 14656.55
transcript.whisperx[556].text 新加坡在2010年有一個Teresa還有一個Leon我不曉得這個那個啦他發表了一篇Made for work-life balance think again中文譯文叫做用女傭換取工作與生活平衡嗎可以嗎請三思他點出了新加坡社會對外籍家庭幫傭的依賴但是
transcript.whisperx[557].start 14659.212
transcript.whisperx[557].end 14679.269
transcript.whisperx[557].text 為社會帶來沉重的代價不但強化了鞏固了照顧應該有女性而不是男性負責還導致企業僱主忽略職場育兒友善的必要性然後可以不在乎員工工作生活平衡的需求所以在這種狀況裡面他們就發現其實並不是只有利沒有弊
transcript.whisperx[558].start 14684.733
transcript.whisperx[558].end 14705.818
transcript.whisperx[558].text 然後員工想要請假 你家裡不是有幫傭了嗎你怎麼還請假 我想要回去顧小孩 不行啊你家裡有幫傭啦所以這個政策並不是說有錢人都只有得到好處而已他可能讓他的僱主更有理由和更有藉口那我現在在講說不是一般人請得起的啊現在連有三間房的
transcript.whisperx[559].start 14714.711
transcript.whisperx[559].end 14726.349
transcript.whisperx[559].text 這個住宅都很少事實上也買不起這個你知道在台北市喔每月生活所必須喔撫養一個人是48910元
transcript.whisperx[560].start 14730.023
transcript.whisperx[560].end 14756.714
transcript.whisperx[560].text 是 撫養一個人是每月要四萬八千九百一十元事實上再不要講房貸 車貸還有這個其他的費用啦事實上的確就是錢所得全台灣人的所得 錢等據五個等據裡面的第一等據的人有辦法負擔得起其他都沒有辦法連空間 生活空間都沒有辦法負擔得起歐洲人口學刊喔 這個
transcript.whisperx[561].start 14758.24
transcript.whisperx[561].end 14772.519
transcript.whisperx[561].text European Journal of Population早在2013年就有一篇由人口學家叫Angela還有經濟學家Oliver他撰寫的論文他明白指出長工時會減少生育率
transcript.whisperx[562].start 14773.3
transcript.whisperx[562].end 14791.831
transcript.whisperx[562].text 而且由於女性就業以後蠟燭兩頭燒的壓力遠遠高於男性所以長工時對女性的生育率殺傷力尤其大他們計算出的結果是一個國家的女性平均年總工時增加100個小時生育率將會減少0.08%
transcript.whisperx[563].start 14796.1
transcript.whisperx[563].end 14824.398
transcript.whisperx[563].text 人口經濟學的雜誌2023年也提到雇用外籍幫傭有望減輕家長養育子女的負擔但有些學者也表示在考慮家務外包對生育決策的影響時後面還有很多重的機制在運作文章提到聘僱家庭幫傭家長實際上可以擁有更多時間可能會育兒
transcript.whisperx[564].start 14825.499
transcript.whisperx[564].end 14843.971
transcript.whisperx[564].text 也有可能真的會提高他們的意願但是第一種第一種原本就全職沒有上班全職從事家務的女性有了家庭幫傭以後會待在家的成本會變高因為開支變多了他們就會選擇進入勞動市場
transcript.whisperx[565].start 14847.466
transcript.whisperx[565].end 14869.503
transcript.whisperx[565].text 但廣義而言女性可能會選擇就業增加勞動時間然後這樣子你以為是好了 增加勞動力 不因為這樣子他們對生育的意願就受到負面的影響這是第一種你以為有人來幫我了 我要去工作了但是工作 長工時就不想生了第二種
transcript.whisperx[566].start 14873.291
transcript.whisperx[566].end 14896.434
transcript.whisperx[566].text 聘僱家庭的幫傭對本來就有工作剛才是本來沒有工作的現在是本來就在工作就業中的女性而言也會產生負面影響例如為了獲得晉升或追求更高職位而延長工作時間或者是老闆知道你有家庭幫傭事情都找你做你也回不了家
transcript.whisperx[567].start 14897.495
transcript.whisperx[567].end 14918.317
transcript.whisperx[567].text 所以這個是人口經濟學雜誌在2023年提到你以為家庭幫傭制度完美無缺提升女性勞動力提升生育率事實上不是那台灣呢台灣的總工時名列前茅啊112年南韓的總工時一年多少
transcript.whisperx[568].start 14921.983
transcript.whisperx[568].end 14930.229
transcript.whisperx[568].text 1874日本的總工時是多少1637北歐的瑞典1416西歐的荷蘭1351112年的台灣總工時2019韓國1874日本1637
transcript.whisperx[569].start 14943.092
transcript.whisperx[569].end 14971.801
transcript.whisperx[569].text 所以如果人口學家那個Angela跟那個經濟學家Oliver的量化研究論文這個推論台灣總生育率極低完全就是預料之中因為工時太工時太長對生育率生育的意願太低那外籍邦庸最泛濫的國家是哪一個國家新加坡啊新加坡啊
transcript.whisperx[570].start 14973.304
transcript.whisperx[570].end 14982.676
transcript.whisperx[570].text 剛剛不是講了嗎 新加坡的外籍邦庸政策全開放他新加坡一年總工時多少 112年總工時多少2267亞洲第一高不是嗎
transcript.whisperx[571].start 14994.053
transcript.whisperx[571].end 15021.104
transcript.whisperx[571].text 所以呢就算在職的女性需要聘請幫手來協助家務她的月薪要多少肯定一定要比一定要比這個聘僱外傭的薪水更高那如果還沒工作的女性未來她從事的工作薪資要多少錢才能夠負擔起去引進這個外傭呢這個薪資年薪沒有數百萬真的是沒那麼容易啦
transcript.whisperx[572].start 15022.779
transcript.whisperx[572].end 15035.126
transcript.whisperx[572].text 女性為什麼要主動放棄就業選擇在家育兒部長為什麼為什麼女性要準備生小孩在家育兒的時候勞動力就下滑為什麼為什麼是女性保定為什麼你也是要回答因為女性可能她薪資是比較低的對啊薪資比較低啊那你做了什麼你勞動部做了什麼你要提高女性的勞參率
transcript.whisperx[573].start 15053.345
transcript.whisperx[573].end 15072.573
transcript.whisperx[573].text 那你做了什麼 你端出了什麼讓女性繼續留在職場 不要 不要而不是說為了顧小孩 然後就不上班因為顧小孩的成本很高我上班的薪水這麼一點點那不如我自己顧 不是嗎
transcript.whisperx[574].start 15074.983
transcript.whisperx[574].end 15099.417
transcript.whisperx[574].text 所以你要解決這個勞參慮你應該端出你的政策而不是只有外籍幫傭而且為什麼會這樣放棄就業都不是所得前五分之一那一種女性啦那一種家庭啦都是你沒看到的所得全台灣所得五分之一以外的五分之四的家庭的女性
transcript.whisperx[575].start 15100.956
transcript.whisperx[575].end 15112.259
transcript.whisperx[575].text 而勞動力最多這一群也是最重要的你服務那五分之一的所得前五分之一的那所得後面五分之四的人怎麼辦呢怎麼辦呢你這個東西就是看得出來女性仍然是家務跟育兒實質的承擔者號稱要留住女性 女性勞工你都沒有解決這個問題
transcript.whisperx[576].start 15130.776
transcript.whisperx[576].end 15150.492
transcript.whisperx[576].text 薪資低於聘僱外籍幫傭的成本或外籍或者是保姆的成本所以即便有意願也沒有辦法他要請外傭也沒辦法就算有能力好他有能力的女性好了他請一個外籍幫傭可能你變相的要投入工作的時間要更長這也是另一種剝削啊對不對所以這個政策
transcript.whisperx[577].start 15161.53
transcript.whisperx[577].end 15186.182
transcript.whisperx[577].text 我再說一遍 外籍包容這個政策真的會造成台灣人失業 外籍勞工短缺然後大家搶移工 只有錢留得住移工那沒有錢的 中風的 失能的 癱瘓的這一些真正需要 最需要長照的照顧的體系的這一些家庭怎麼辦
transcript.whisperx[578].start 15187.503
transcript.whisperx[578].end 15202.588
transcript.whisperx[578].text 而顧小孩的家庭幫傭的那些有錢人他本來就買得起結果你讓他有便宜的外勞他解雇他自己家庭裡面的本勞這樣這樣子好嗎部長請和一看
transcript.whisperx[579].start 15212.371
transcript.whisperx[579].end 15222.713
transcript.whisperx[579].text 跟人說其實這段時間的確其實有很多其實是中產的雙性家庭來表達他們的確很有需要這個政策
transcript.whisperx[580].start 15223.786
transcript.whisperx[580].end 15243.931
transcript.whisperx[580].text 你現在講的中產的雙薪的家庭的確很需要這個政策他們的實質薪水是多少他們的代表性是什麼因為每次勞動部推了一個什麼政策都會說我們去做了有意願你們沒有做好失業衝擊評估你們先做好需求評估這就是還沒設建未設建先畫把都已經畫好了啊早就知道啦
transcript.whisperx[581].start 15254.281
transcript.whisperx[581].end 15281.33
transcript.whisperx[581].text 你講這些話 敢對你過去的自己會膽大你說中產的 中產的也有能力 你不是講有錢人你意思是說 有錢人請得起 中產的家庭也請得起一個外傭委員的確是有中產的中心家庭教導的確有啊 當然也有啊那我問你 你定義的中產家庭是什麼啦你所定義的中產薪水的家庭是多少叫中產 你可以告訴我嗎
transcript.whisperx[582].start 15283.456
transcript.whisperx[582].end 15299.093
transcript.whisperx[582].text 他跟我表達他們可能雙薪是個人還是多數那你所謂的中產階級雙薪是多少錢可能爸爸媽媽加起來可能有十多萬出頭的薪資他們就希望能夠請
transcript.whisperx[583].start 15301.438
transcript.whisperx[583].end 15315.853
transcript.whisperx[583].text 10多萬的薪水他本來是不是就有需求他本來那他本來他有沒有請人在顧他如果要他的確反應因為夜間所以你這個政策是顧孩子為主家庭幫傭為輔不是
transcript.whisperx[584].start 15321.058
transcript.whisperx[584].end 15338.366
transcript.whisperx[584].text 那我現在告訴你新加坡那個例子新加坡人家走過了那一段路新加坡的例子你又是怎麼講你現在都可以繼續講繼續拗啊但是新加坡就告訴你活先生的例子就在那裡了
transcript.whisperx[585].start 15342.121
transcript.whisperx[585].end 15356.068
transcript.whisperx[585].text 讓婦女出去外面工時越來越長然後家庭工作沒有得到平衡然後呢我剛剛已經我也是跟你講了很多遍啊外傭可以幫你接小孩但他不能讓你準時下班
transcript.whisperx[586].start 15357.168
transcript.whisperx[586].end 15376.283
transcript.whisperx[586].text 可以兼你的小孩但你不能準時下班外傭可以幫你煮飯但他不會幫你加薪外傭可以幫你陪孩子但他沒有辦法成為他的父母你孩子的父母在教育上該扮演的角色父母該有的陪伴的角色
transcript.whisperx[587].start 15381.109
transcript.whisperx[587].end 15403.169
transcript.whisperx[587].text 我的意思是說 五分之四的人家庭需求 你怎麼辦 你怎麼沒有端出來你只服 這是不是一個階級政策你說不是啊 因為中產人員 有人跟你反應啊 有人跟你反應就可以了那我在這裡也跟你大聲疾呼陳情 為那些癱瘓的 失能的 中風的家庭在這裡跟你請命
transcript.whisperx[588].start 15404.426
transcript.whisperx[588].end 15431.716
transcript.whisperx[588].text 你讓他們的外勞不要跟他吵架說要轉換雇主要去雇有錢人的小孩我也在這裡幫中風的、癱瘓的、失能的家庭跟你請命請你不要說不加薪的話他就要跑了我會替他們跟你請命不要為了照顧啊每天蓋腰巴擦我也替他們請命可以不要讓他們的家屬心驚膽戰說我中風的父母不知道什麼人要照顧
transcript.whisperx[589].start 15435.226
transcript.whisperx[589].end 15451.826
transcript.whisperx[589].text 那你怎麼辦 你端出一個什麼政策給我們有人跟你請命說 我很辛苦 我需要有人幫我照顧孩子 照顧家務那這一群 這一群失能的 癱瘓的 家庭的辛苦 什麼人要幫他解決
transcript.whisperx[590].start 15456.55
transcript.whisperx[590].end 15468.876
transcript.whisperx[590].text 我也在這裡請命啊真的 真的 不然你去想辦法讓外籍移工的供給源源不絕供不應求供大於求現在是供不應求 你讓他供大於求啊現在不是台灣人在唱歌日本 韓國 世界都在唱外籍勞工
transcript.whisperx[591].start 15485.899
transcript.whisperx[591].end 15495.105
transcript.whisperx[591].text 大家全世界都在搶工欸不要以為外籍移工開放這麼簡單就不是啦謝謝林淑芬委員的質詢現在請陳委員質詢
transcript.whisperx[592].start 15521.152
transcript.whisperx[592].end 15547.378
transcript.whisperx[592].text 好 謝謝主席 麻煩請一下洪部長好 請洪部長主委好部長好 首先想要先跟您請教一下答案都跟你說了 跟你看了但是我想問的是原住民的職在千人綠
transcript.whisperx[593].start 15549.67
transcript.whisperx[593].end 15571.587
transcript.whisperx[593].text 你給他看沒關係啊 那也不是今年的吧我要問你今年的114年原住民的職災牽人率是多少我請跟委員報告我們現在正在統計中那初步的資料是職災牽人率是3.267那全產業的職災牽人率又是多少全產業的沒有統計
transcript.whisperx[594].start 15581.158
transcript.whisperx[594].end 15609.453
transcript.whisperx[594].text 我們可能要再查一下數據我幫你查好這2點你們也還沒公佈我就不要聽你們公佈了對因為113年我這邊簡報上面是前年的那去年的我們目前還沒有看到那這目前你們還沒公佈那這個兩者的相差他有一些差距那部長你怎麼看待這個差距有什麼特別的意義嗎
transcript.whisperx[595].start 15611.611
transcript.whisperx[595].end 15629.2
transcript.whisperx[595].text 對 的確原住民族他在很多他的就業跟職業上面可能是比較會是高風險的職場的確我們也看到這個狀況第一個來部長我跟你說一下換算給你看那每年大約有上萬件的這個職災發生以114年來看總共有25371件意思是說呢在這個兩萬
transcript.whisperx[596].start 15639.665
transcript.whisperx[596].end 15660.484
transcript.whisperx[596].text 大概25000件的植栽里面呢比例换算一下从这个刚刚植栽千人率这样换算起来我们大概原住民的部分有占了15000人那其他族群的部分加起来大约有1万人左右这个比例是这样看起来是很可怕的那
transcript.whisperx[597].start 15662.064
transcript.whisperx[597].end 15689.189
transcript.whisperx[597].text 原住民的這個職災宣導跟統計我們在過去在這個研究所就是我們前所長何俊傑的帶領之下他有特別建置了這個專屬的網站可以利用那這個網站在過去定期會分析原住民的這個職災的特性那這也顯示勞動部對於原住民高發生率的職災是有所重視的
transcript.whisperx[598].start 15690.089
transcript.whisperx[598].end 15712.735
transcript.whisperx[598].text 那只是說在他離開之後那我們最近想要再查詢這個網站那我特別上網去看你們在這個網頁3月30號的時候有更新這個要給你們拍拍手但是我很認真的再去看一下裡面的內容卻停留在
transcript.whisperx[599].start 15713.815
transcript.whisperx[599].end 15732.898
transcript.whisperx[599].text 去年就是去年114年2月17日裡面的內容是完全沒有更新了所以本席會合理的懷疑所以我們是不是因為今天有這個專報然後你們要來備詢所以我趕快做個假動作那個網頁給他更新一下而且只有一人瀏覽那一人就是我們啊
transcript.whisperx[600].start 15734.085
transcript.whisperx[600].end 15751.671
transcript.whisperx[600].text 不是他主要是他的資料的時間出來因為他可能涉及到勞保的資料然後我們還要跟內政部所以我們今年其實應該是在三月中的時候重點是因為網頁今天三月三十要有更新而且這已經就是有過了一年多了這有一年多的差距
transcript.whisperx[601].start 15752.571
transcript.whisperx[601].end 15770.883
transcript.whisperx[601].text 那比較重要的是說我們看一下113年是比112年植栽增加了64例那我不知道說114年它會繼續上升還是下降那因為我要講的是整體來說114年應該是下降的
transcript.whisperx[602].start 15774.165
transcript.whisperx[602].end 15795.595
transcript.whisperx[602].text 那我們下降聽起來很好 好消息 但我們來細看一下114年度職災死亡的人數是251人比這個前年度要減少了36人看起來如部長所說的 我們這個降災的成效看起來是不錯的
transcript.whisperx[603].start 15797.315
transcript.whisperx[603].end 15824.713
transcript.whisperx[603].text 我覺得還有精進的空間好沒關係但是至少看起來人數下降嘛那這個要給你拍拍手但是呢我們在西部看一下實際上是因為今年我們的這個近年我們住宅的開工數也下降了下降了兩趴那也就是等於少了將近三千戶左右那這個也是一個很重要的數據那我們這樣換算起來
transcript.whisperx[604].start 15826.234
transcript.whisperx[604].end 15843.943
transcript.whisperx[604].text 可能就不一定是這個降災成效良好了因為更何況在你們的這個製造業就是說這個製造業的死亡人數他是比去年增加了7人那total是你看在全產業
transcript.whisperx[605].start 15845.524
transcript.whisperx[605].end 15862.154
transcript.whisperx[605].text 這個7不要小看這7個人這就已經佔了這個增加這7個等於佔了全產業的25%的死亡人數了好這個是很高的好那我們再看一下喔就是在
transcript.whisperx[606].start 15866.277
transcript.whisperx[606].end 15879.126
transcript.whisperx[606].text 教育跟宣導是當然是這個旨在預防非常重要的措施那感覺過去你們看起來是比較重視那畢竟就是說原住民利用這個我們遂時祭儀還有
transcript.whisperx[607].start 15881.948
transcript.whisperx[607].end 15905.763
transcript.whisperx[607].text 各類的活動像射箭、壘球比賽等等你們在這些活動上藉這樣子人數聚集的時候我們大力的宣導當然這是過去研究所所主導而且有看到一些好成績但是同時我在這邊也要提醒勞動部就是我們要注意數據的正確性
transcript.whisperx[608].start 15907.964
transcript.whisperx[608].end 15923.318
transcript.whisperx[608].text 那也不要像職安署就是說曾經他發布了然後又增加重大職災人數因為必要的時候部長你也可以請這個跟這個勞保局可以再確認一下部長是不是可以同意這樣的建議
transcript.whisperx[609].start 15924.699
transcript.whisperx[609].end 15950.948
transcript.whisperx[609].text 我們當然會請治安署跟勞保局都保持資料上面的對接今年初其實的確有一度我們有增加幾個人重大自災人數但比較大的原因是因為當時其實有一些自災認定案件還在司法單位裡面其實檢察官還在認定那後來檢方把那個他的資料給確認出來以後他是自災所以我們也很直接的就把這些相關的數字加上去那我們都不會隱匿不會隱匿絕對不會隱匿
transcript.whisperx[610].start 15954.974
transcript.whisperx[610].end 15981.331
transcript.whisperx[610].text 因为大家都会去看当年的这个换算的人数嘛那至于你说每年都要去解释为什么增加为什么我们现在会是每季那我想这个部分就提醒你们我每三个月就公布一次那这个另外要也是要再提醒劳动部就是说我们
transcript.whisperx[611].start 15982.572
transcript.whisperx[611].end 16005.568
transcript.whisperx[611].text 就是說在這個你們那個下降就是說數據一下下降太顯著太漂亮然後又沒有分析原因的時候然後發布的時間又比往年要再晚我說這樣的種種種種的這個跡象會讓我們難免去質疑這個數據的真實性所以跟我們說明我們接下來會是每三個月每一季就會發布一次好
transcript.whisperx[612].start 16006.633
transcript.whisperx[612].end 16035.432
transcript.whisperx[612].text 那我們就拭目以待希望有所精進那另外就是說勞研所的這個績效跟部長是不是重視會不會有沒有在重視是有很大的關係因為這個機構呢他當然配合這103年2月勞委會升格為勞動部之後呢所有的預算跟人員呢都沒有變動那全部都是職業安全衛生的背景的研究人員
transcript.whisperx[613].start 16036.913
transcript.whisperx[613].end 16064.429
transcript.whisperx[613].text 那但是呢我們檢視一下這個政府的所長還有新來的主命呢都不是這個職業安全衛生的這個職安衛的這個專業的人去領導那本席只是想要請教說部長這樣子的安排在領導統一上會不會容易出問題那專業上有沒有說服力
transcript.whisperx[614].start 16065.666
transcript.whisperx[614].end 16093.435
transcript.whisperx[614].text 會不會容易做出錯誤的決策跟判斷而不自知然後造成而且底下的這些專業的部署可能也不敢多說什麼那這些呢可能都會影響到部長做出一些在做判斷的時候做決策的時候可能會有一些落差那我想我不知道部長有沒有掌握這樣的問題或者認為這樣根本也不是問題
transcript.whisperx[615].start 16094.858
transcript.whisperx[615].end 16109.518
transcript.whisperx[615].text 跟文說明第一個因為確實我們研究所這邊過去比較多會是專案位的人員但其實近年外界越來越重視很多關於勞動市場相關的研究所以我們這幾年尤其是跟勞動力有關的好
transcript.whisperx[616].start 16109.838
transcript.whisperx[616].end 16127.318
transcript.whisperx[616].text 包括跟就業有關的這也其實是在我們整個研究的範圍裡面所以我們整個接下來當然我們還是會保持因為我們的在這個研究所的一個優勢就是針對職安衛的研究的部分可是接下來我們也會要來強化在勞動市場上面的研究因為這也是現在包括大家提到缺工的問題
transcript.whisperx[617].start 16128.699
transcript.whisperx[617].end 16148.672
transcript.whisperx[617].text 包括各種勞動型態的研究的問題這可能過去不是傳統資安會範圍的但是我講的是我剛剛談的問題主要是集中在我們的第一層一層的這個專業人士的部分他們的專業因為畢竟這個領導你也可以平衡一下
transcript.whisperx[618].start 16149.853
transcript.whisperx[618].end 16164.105
transcript.whisperx[618].text 我的問題在這裡其實因為現在王首長他之前在勞動部的重規師其實重規師就是掌握跟了解整個勞動部相關的政策其實都有一定程度的了解
transcript.whisperx[619].start 16165.006
transcript.whisperx[619].end 16185.677
transcript.whisperx[619].text 所以當然這個如果委員有什麼建議我們可以也再來跟委員聽取委員的建議那或者是有什麼提醒也可以再提醒我們我想我點出這個問題啦那那個部長重不重視認為是不是有問題就是我也沒有辦法勉強但我想
transcript.whisperx[620].start 16187.398
transcript.whisperx[620].end 16206.512
transcript.whisperx[620].text 在針對因為我們是監督單位那我就提出這樣子的提醒那另外就是說今天另外的議題是霸凌那目前就是說有關於這個職場霸凌的諮詢專線我們查了一下除了1955之外還有這個職安署跟這個勞工健康服務的心理諮商專線並沒有專責的這個服務單位你們未來會設置嗎
transcript.whisperx[621].start 16214.318
transcript.whisperx[621].end 16231.211
transcript.whisperx[621].text 會想要設置在哪裡嗎我想接下來在預防重圓中心我們會來規劃相關的機制好這樣很好謝謝那職安署的這個職場霸凌申訴管道申訴專線跟傳真請問從這個職安法的霸凌專章通過之後接到申訴服務的次數次量有沒有統計有沒有
transcript.whisperx[622].start 16234.054
transcript.whisperx[622].end 16246.463
transcript.whisperx[622].text 對 你們有統計嗎跟委員報告 因為現行是條文還沒施行不過過去以來的不罰侵害的這個案件都有持續在接受跟統計所以目前是沒有啦因為還沒上路
transcript.whisperx[623].start 16249.245
transcript.whisperx[623].end 16276.052
transcript.whisperx[623].text 因為只要是涉及到人的管理就有可能有這個霸凌的發生那這個涉及到客觀的事實跟主觀的感受那勞動部呢剛好就自己你們都遇到了那第一案呢謝一榮的案子勞動部從一開始調查是不成立的後來因為龐大的這個輿論壓力那我們又重啟調查然後又成立了這個就是他重新調查之後又成立了
transcript.whisperx[624].start 16277.192
transcript.whisperx[624].end 16296.806
transcript.whisperx[624].text 結果法院認定霸凌案又不成立另外一件是裁判法人職在中心主管的霸凌案法院內部調查經過三次會議決議才認定霸凌案成立過程看起來是非常嚴謹
transcript.whisperx[625].start 16298.608
transcript.whisperx[625].end 16312.301
transcript.whisperx[625].text 但是呢這位被認定霸凌案的副處長卻還不斷的去提告申訴人證人還有調查委員結果呢反而被法院的這個判決書
transcript.whisperx[626].start 16314.002
transcript.whisperx[626].end 16336.621
transcript.whisperx[626].text 把這個調查的這個過程結果認定霸凌案的理由公開那結果呢就變成了這個是霸凌專章通過之後我國第一件我們第一件由法院引用職安法認證通過的霸凌案成立那我想要請部長去看一下那份判決書就是
transcript.whisperx[627].start 16339.242
transcript.whisperx[627].end 16352.648
transcript.whisperx[627].text 臺灣臺北地方法院114年度勞檢制第183號民事判決原告葉秀珊告證人原告之訴駁回我想我把這一份就先送給部長
transcript.whisperx[628].start 16374.699
transcript.whisperx[628].end 16400.28
transcript.whisperx[628].text 這個看起來職安署負責的調查程序跟結果遠遠不如你們當時的這個職災中心能夠在司法認證上站得住腳那部長你知道嗎有聽說這位副處長在調查階段有私下事先跟調查委員接觸我想請教部長調查委員的名單是不是不公開
transcript.whisperx[629].start 16402.166
transcript.whisperx[629].end 16431.014
transcript.whisperx[629].text 應該是不公開吧他不能事先公開吧根文說明第一個在重現中心當時有幾件的霸凌案我們都依照相關的程序來辦理所以確實因為這當然涉及到一些個資那幾件案子那確實有霸凌成立的情況他不是到法院才認定霸凌成立是在我們在這個重現中心在法人的調查裡面就認定
transcript.whisperx[630].start 16432.174
transcript.whisperx[630].end 16457.299
transcript.whisperx[630].text 成立的對而且認定完以後也做了相關的處置好在法人那個時候就認定成立是好那你可能要關注一下後續的發展對所以後來我現在後來又有他們提高到法院部長我現在問的你要回答我我現在問的是調查委員的名單是可以事先公開的嗎因為
transcript.whisperx[631].start 16460.526
transcript.whisperx[631].end 16489.383
transcript.whisperx[631].text 因為你們的這位副處長他事先去跟著這個調查委員接觸了啊你不知道這件事嗎你知道嗎調查委員的名單我們其實並沒有公開好那我想請問葉秀珊副處長他是如何得知調查委員是誰那他怎麼可以事先去找調查委員部長你要不要回去調查一下為什麼
transcript.whisperx[632].start 16490.023
transcript.whisperx[632].end 16499.425
transcript.whisperx[632].text 委員我不確定他怎麼知道但我要可以說的事情是說這個案子基本上這個內部的調查霸凌就是成立的
transcript.whisperx[633].start 16500.768
transcript.whisperx[633].end 16528.07
transcript.whisperx[633].text 我要在這裡 我現在不是部長你稍等一下 部長你弄清楚我的問題我今天我不是在跟你討論霸凌案 我不是在跟你計較霸凌案在你們內部就已經成立還是到法院才成立我今天我在乎的是為什麼這個副處長他可以事先知道這個調查委員的名單如果你們在這件事情上不能好好把關的話那未來會變成什麼樣子
transcript.whisperx[634].start 16531.115
transcript.whisperx[634].end 16542.301
transcript.whisperx[634].text 所以我今天在這裡要求我很清楚有掌握這個訊息業副處長他有跟調查委員他有去找他有接觸那
transcript.whisperx[635].start 16545.802
transcript.whisperx[635].end 16565.254
transcript.whisperx[635].text 你要很正式我提出來今天這個問題因為他可能就是成為未來你們在處理所有的大靈案的一個很重要的一個破口所以如果你有相關的資訊的話其實你可以提供給我們但是問題是這個葉副處長到處告人搞不好我今天質詢完他也告我呀
transcript.whisperx[636].start 16567.12
transcript.whisperx[636].end 16581.015
transcript.whisperx[636].text 雖然不會成立但是他可能也會到處告啦那我要提一下啦就如果你有明確的事實的話你也可以提供給我們部長你暫時不要再跟我反駁任何事情因為我告訴你有這件事情那我們要提出來是因為
transcript.whisperx[637].start 16583.176
transcript.whisperx[637].end 16611.182
transcript.whisperx[637].text 我希望你做調查你去調查為什麼會發生然後你把這個調查結果跟本席報告跟我們所有委員衛環委員會的委員來報告我為什麼要你做這個動作因為未來如果有內部的人因此受影響而有特定的立場造成有一方被冤枉了那80專章未來還可以保護勞工嗎還是說變成有利人士的這些可以興風作浪的源頭
transcript.whisperx[638].start 16612.5
transcript.whisperx[638].end 16636.39
transcript.whisperx[638].text 好我今天特別指出這個問題我是要你杜絕未來有可能發生同樣的問題所以你一定要回去調查所以委員當時在這個法人裡面的確有幾件霸凌案的調查霸凌案成立以後我們在人事上面都做了處理的就是希望杜絕也希望能夠讓法人有一個新的在人事上面一個新的開始
transcript.whisperx[639].start 16637.369
transcript.whisperx[639].end 16656.143
transcript.whisperx[639].text 所以我們也不希望說未來負責調查的或者去做證人的都被變成被告或者是甚至被開除或者甚至被反告變成是霸凌的對象這些都是不對啦
transcript.whisperx[640].start 16657.659
transcript.whisperx[640].end 16672.811
transcript.whisperx[640].text 所以一般的法律都可以透過執法或者這個行政命令來確保這個法律的效果可以被發揮那你們現在既然訂了這個霸凌專章但是你們卻沒有這個實質程序禁止行為等等的宣示都沒有所以
transcript.whisperx[641].start 16673.752
transcript.whisperx[641].end 16701.935
transcript.whisperx[641].text 而且也沒有這個諮詢服務的專責單位所以我希望的勞動部你們可以再繼續加油要有所作為讓自己通過的法案能夠真正發揮到保護被霸凌的勞工還是說明說現在附屬法規正在修訂中所以剛才委員剛才講到的幾個點包括禁止的部分在新的附屬法規裡面我們都放進去對這是在去年底的修法之後然後再新訂的附屬法規那我們希望能夠在7月1號可以上路
transcript.whisperx[642].start 16702.861
transcript.whisperx[642].end 16719.706
transcript.whisperx[642].text 好那這個部分我剛剛講的那個事先那個名單洩漏然後被我是說那個葉副處長去找的這件事情好你們一定要好好調查清楚如果有委員有什麼相關資訊也可以再提供給我們我們來確認對謝謝謝謝陳營委的質詢現在休息20分鐘
transcript.whisperx[643].start 17936.391
transcript.whisperx[643].end 17937.033
transcript.whisperx[643].text 現在繼續開會我們現在請王振旭委員質詢
transcript.whisperx[644].start 17956.437
transcript.whisperx[644].end 17971.334
transcript.whisperx[644].text 好 謝謝主席謝謝主席今天排了這麼豐富這麼多元的主題大家可以來針對必要的主題做更多的質詢那小武部長已經不在現場我們就麻煩次長好 我請次長是
transcript.whisperx[645].start 17976.944
transcript.whisperx[645].end 17999.483
transcript.whisperx[645].text 請委員保重是 謝謝市長的問候還有關心我想針對今天開放外籍邦傭就是外籍家事移工的部分很多委員也都有很多相關的意見基本上其實都是針對我國應該要改善育兒環境的期待希望能夠讓他做得更好也讓我們這些年輕的勞工朋友們
transcript.whisperx[646].start 18000.083
transcript.whisperx[646].end 18010.902
transcript.whisperx[646].text 在他照顧育兒同時呢都能夠有更好的資源來協助他們來把事情做好所以今天還是想要針對整體育兒政策的強化來跟市長這邊做個討論
transcript.whisperx[647].start 18013.353
transcript.whisperx[647].end 18040.004
transcript.whisperx[647].text 那第一個部分呢就是有關於這個育兒彈性配套擴大領到六歲這一部分那首先真的要先肯定勞動部在推動育嬰留庭彈性化這邊的努力這個努力呢經過今年一二月開始推動這個新制以來根據貴部的統計不管是在申請的數量或者是在這個促進育兒性平的部分
transcript.whisperx[648].start 18040.544
transcript.whisperx[648].end 18059.568
transcript.whisperx[648].text 看起來都進步非常的多大家也都感同身受知道這樣的政策是對我們這些民眾有非常大的幫忙也是因為這樣成效非常不錯所以大家也會期待現在0到3歲的這個育兒友善措施能不能夠擴大從變成0到6歲
transcript.whisperx[649].start 18063.169
transcript.whisperx[649].end 18083.983
transcript.whisperx[649].text 那其實不管是今天早上很多委員或者是甚至在總諮詢的時候劉建國委員也有跟我們院長還有跟部長共同來質詢過類似的問題那個時候洪部長也有在說他會研議看來有沒有機會在下半年能夠提出這個修法的版本就是針對0到6歲的這個延長的部分
transcript.whisperx[650].start 18087.705
transcript.whisperx[650].end 18110.475
transcript.whisperx[650].text 除了委員很關心以外其實我們很多的民團也都曾經表達類似的訴求就是希望這些育兒友善的措施能夠再開放他這個年齡這個大家共同期待主要原因是因為三歲以上到六歲甚至小學的低年級其實這個需求都還是明顯的存在
transcript.whisperx[651].start 18111.255
transcript.whisperx[651].end 18139.12
transcript.whisperx[651].text 如果我們要落實這個雙就業還有雙照顧的這樣的政策那就是要讓雙薪家庭的父母都能夠兼顧到工作與育兒照顧所以三歲以上的托育服務機構依照現況常常尤其是在不同的季節會因為腸病毒或流感等等的情況而有需要停班停課的情形之下這些的家長需要用額外的時間來做接送這是普遍的存在
transcript.whisperx[652].start 18140.2
transcript.whisperx[652].end 18159.831
transcript.whisperx[652].text 所以我相信民間團體這樣的訴求跟委員或者是大家社會的期待是相當一致的所以在這邊就有希望勞動部在研議修法的時候能夠一併跟下列的三個部分來做研議的對象第一個就是有關的
transcript.whisperx[653].start 18161.011
transcript.whisperx[653].end 18184.176
transcript.whisperx[653].text 這個性別平等工作法第16條可以來申請這個育嬰留停的年齡從0到3歲變成0到6歲那第二部分就是就業保險法第11條跟第19條之二有關於這個育嬰留職停薪期間的這個津貼的額度算是還有這個裁員也一併來考量
transcript.whisperx[654].start 18185.436
transcript.whisperx[654].end 18203.112
transcript.whisperx[654].text 第三個就是有關性別平等工作法第十九條30天以上的失業單位工時來縮減或者是調整的制度那這三個法我們其實辦公室也都有提出相關的法案的修正內容那如果說下半年能夠讓這個修法有順利的來推動的話
transcript.whisperx[655].start 18203.973
transcript.whisperx[655].end 18223.773
transcript.whisperx[655].text 那我們希望在未來三個月的時間裡面能不能夠針對這個擴大育兒友善措施的年齡延伸到六歲的演繹的結果能夠提供給委員會做一個參考那這邊不知道次長有沒有相關的一些想法是跟委員報告就是
transcript.whisperx[656].start 18225.763
transcript.whisperx[656].end 18254.655
transcript.whisperx[656].text 國家在面對整體的人口結構的變化還有友善家庭甚至於職場的部分各部會都有完整的分工那在勞動部的部分主要是雙就業雙照顧這一塊那有一部分需要短期脫離職場在育嬰留庭的部分我們要讓他能夠回復到職場來也讓他的育嬰留庭可以比較容易去申請所以我們就會擴大到按日然後有一部分是屬於家庭照顧的部分我們擴大到按時
transcript.whisperx[657].start 18255.515
transcript.whisperx[657].end 18270.494
transcript.whisperx[657].text 那有一些是屬於彈性工作時間的安排我們也在積極推出當中所以有關性別工作平等法在相應的部分委員所指教的包括育嬰留庭是不是可以從三歲放寬到六歲以上或者是說
transcript.whisperx[658].start 18271.355
transcript.whisperx[658].end 18299.386
transcript.whisperx[658].text 就業保險法裡面這一邊原來我們透過公務預算加給兩成的部分算是裁員各方面還有30人以上的調整工時縮減的這些相應的制度我們洪部長有特別在大院答詢的時候有說我們會在今年下半年並同的整體來做一個考量看可不可以在下半年有一個比較好的完整的想法所以委員所指教的這幾個部分我們都會審慎的來納入思考案的研議
transcript.whisperx[659].start 18300.026
transcript.whisperx[659].end 18324.532
transcript.whisperx[659].text 好那就像這個原意的這個成果報告也可以先在三個月提供給我們做參考是是好謝謝那再過來就是有關於日本育兒友善措施的彈性化日本跟我們面臨的困境其實是非常類似就是他們的勞動力也不足那少子化也非常的嚴重我們可以看到日本的育兒介護休業法
transcript.whisperx[660].start 18324.932
transcript.whisperx[660].end 18352.44
transcript.whisperx[660].text 他們在2024年也做一個很完整的修法那這些修法後來在2025年的4月1日還有2025年的10月1號開始分別這個實施上路那這個內容呢就會包括涉及適用年齡的擴大申請室友的放寬還有育兒方案的彈性選項等等這邊我們可以看到的就是有關於在4月1號修
transcript.whisperx[661].start 18353.96
transcript.whisperx[661].end 18380.567
transcript.whisperx[661].text 開始實施的部分他們修法的內容裡面在事業要商路的部分就是將這個室友擴大到傳染病導致的停班停課這就是我們目前也希望能夠針對這個部分也把它納進來那他們還包括像入學或者是在畢業典禮上面也都讓這些家長們是當作一個室教的一個室友
transcript.whisperx[662].start 18381.187
transcript.whisperx[662].end 18406.307
transcript.whisperx[662].text 另外他們的這個申請範圍也從就學前擴大到小學三年級主要是因為他們是小學一二三年級還是上半天的課上家長有更方便那我們這次是期待先放到六歲未來是不是能夠適度的再放寬我們是可以再參考的那在10月1號開始實施的部分他們更特別的就是針對於
transcript.whisperx[663].start 18409.429
transcript.whisperx[663].end 18434.854
transcript.whisperx[663].text 在要求僱主的部分是有更好的一個方做法他們的做法就是希望說能夠有設定一個五項的一個必要的措施讓這些需要來做相對來做處理的部分能夠有所選擇那我把他們的這個五項的措施提供給這個次長來做參考
transcript.whisperx[664].start 18437.455
transcript.whisperx[664].end 18456.202
transcript.whisperx[664].text 他們就是針對於在子女三歲到小學之前雇主可以提供五項的這個育兒的措施其中有兩項是可以提供給這個員工來做參考那員工呢再從其中裡面折一來利用那這個五項這麼有彈性的這個內容
transcript.whisperx[665].start 18458.643
transcript.whisperx[665].end 18483.207
transcript.whisperx[665].text 雇主的義務第一個就是變更這個使業的時間就是包括彈性工時跟實測的出勤第二個就是遠距辦公可以每個月有10天以上第三項就是設置或者是營運的托育設施第四項就是養育兩立資源的休假就是每年有10天以上做選擇第五項就是短時間的勤務制度
transcript.whisperx[666].start 18484.328
transcript.whisperx[666].end 18499.462
transcript.whisperx[666].text 就是僱主必須要從這個法定的五項裡面呢他們選擇兩項以上來實施那從裡面再讓勞工可以選擇一項來利用那這個過程當然他們有義務需要跟這個勞工
transcript.whisperx[667].start 18501.063
transcript.whisperx[667].end 18516.349
transcript.whisperx[667].text 做一個互動做一個關懷讓人在選擇的時候更知道為什麼他要做這樣的選擇那他們也非常鼓勵但不是強制說一定要遠距辦公這樣的需求那我相信這樣日本的修法
transcript.whisperx[668].start 18517.85
transcript.whisperx[668].end 18532.83
transcript.whisperx[668].text 當有他們當地的條件可是也應該可以當為我們台灣在修法的時候一個重要的參考那不知道市長對這樣的日本的做法有沒有一些想法或者是想要做哪一部分的一些處理
transcript.whisperx[669].start 18535.131
transcript.whisperx[669].end 18551.617
transcript.whisperx[669].text 他三思十當然可以公錯不過兩國的法治環境沒有很完全一樣即使是這樣子我相信各國的做法都是相對類似的譬如說有關於上下班時間的相對彈性化在我們性別工作平等法已經有一些範定
transcript.whisperx[670].start 18552.657
transcript.whisperx[670].end 18575.567
transcript.whisperx[670].text 那或者是說遠距辦公其實勞動部也推出了相關的指引在鼓勵雇主和勞工可以來適用這個部分尤其在COVID之後確實也是一個趨勢那至於托兒或者是照相關的措施這邊在我們的法律上也是要求一定層級以上的雇主需要去
transcript.whisperx[671].start 18576.267
transcript.whisperx[671].end 18599.725
transcript.whisperx[671].text 去提供相應的措施的所以有關於日本的相關的法制我們會參考委員的建議去實際的蒐集案了解那在我們整體的相應的評估的部分再來做一些考量看什麼樣子可以讓我們的工作的家庭裡面父母親在育兒方面可以得到更多的支持和照顧
transcript.whisperx[672].start 18601.085
transcript.whisperx[672].end 18626.731
transcript.whisperx[672].text 也請勞動部能夠研議這個日本知識修法相關的制度適合我國參考實施的部分能夠研議給我們一份報告也希望三個月能夠完成最後一個比較相關的性工法公布資料應該可以更明確的部分我們知道性別工作平等法在促進工作平等措施的立法結構上面有這三條
transcript.whisperx[673].start 18627.911
transcript.whisperx[673].end 18649.748
transcript.whisperx[673].text 比較大家可以參考就是性供法第14條到第20條裡面就是針對生理假、暈、流停假或者是家庭照顧假、產假、陪產假等等做一個相關的規定那第21條就是勞工在請求這前面7條不得拒絕或不利益的對待那如果在
transcript.whisperx[674].start 18651.549
transcript.whisperx[674].end 18676.927
transcript.whisperx[674].text 違反到21條的話 那在新公法第38條就會有處罰2到30萬那同時要公布這些違法的僱主的資料這是我們可以看到的相關的這個立法架構跟結構那可是我們在勞動部目前的公布的網站上面呢會根據不同的縣市他們所公布出來的資料 其實是不是那麼樣的統一
transcript.whisperx[675].start 18678.368
transcript.whisperx[675].end 18694.629
transcript.whisperx[675].text 原來有一些縣市就會根據前面第14條到24條他們違反了哪一些的內容那做了什麼樣的懲處公布相對仔細那有一些縣市呢他就是針對於說他違反了第21條所以用38條來處分
transcript.whisperx[676].start 18696.551
transcript.whisperx[676].end 18719.126
transcript.whisperx[676].text 結果我們在做相關的這些處理的內容的時候事實上是會有造成的落差基本上我們要在統計或者是想要掌握狀況那對民眾來講這個資料的透明度也相對是不夠完整所以可不可以麻煩部理能夠針對如何去公告公布能夠跟地方主管機關
transcript.whisperx[677].start 18720.347
transcript.whisperx[677].end 18742.316
transcript.whisperx[677].text 一起來討論把它一個比較明確的一個做法讓大家都可以有所了解有所掌握好謝謝委員的指教因為相關的法令對違反的情節要求行政部門要予以公佈上網公開其實落實法尊的一個重要的環節那我們勞動部跟地方政府
transcript.whisperx[678].start 18742.996
transcript.whisperx[678].end 18772.055
transcript.whisperx[678].text 過去在這一邊包括其他相關的法令的規範我們都有持續在檢討也在其一相應的標準包括上網的時間然後應該上網的內容和方式那委員所提到的這部分我們一方面已經請我們的業管單位跟該管的地方政府在做協調另外一方面我們也會再重新整個去審視我們的上網公告的相應的部分有沒有可以再進一步檢討精進還有跟地方政府再把那個基準
transcript.whisperx[679].start 18772.515
transcript.whisperx[679].end 18777.082
transcript.whisperx[679].text 化的更奇異的部分謝謝委員的指教好那就請市長繼續努力謝謝王振旭委員的發言
transcript.whisperx[680].start 18800.694
transcript.whisperx[680].end 18805.256
transcript.whisperx[680].text 好 那下一位我們請趙偉 盧趙偉發言謝謝主席 有請陳次長及園民會我們盧處長請陳次長還有盧委好對 盧處長謝謝
transcript.whisperx[681].start 18828.674
transcript.whisperx[681].end 18846.846
transcript.whisperx[681].text 我們原住民的工作類型真的是比較辛苦大家都是從事營造業一些非典型勞動的比例比較高所以都是暴露在高風險低保障的勞動環境當中所以我們本席在很多次的一個諮詢裡面都有提到這些我的請求謝謝我們
transcript.whisperx[682].start 18849.708
transcript.whisperx[682].end 18870.461
transcript.whisperx[682].text 我們勞動部有提供一些資料我們先看一下就是我們的死亡死亡值債的部分在13年到14年10月有34件然後因為工地承攬停工的這個案件大概有62件那我想知道的是說我們一直在要確保我們的權益然後希望能夠去督促那些比較
transcript.whisperx[683].start 18871.581
transcript.whisperx[683].end 18888.511
transcript.whisperx[683].text 辛苦的這些非典型勞動加保的這些我們的基層勞工我想知道到目前為止我們的為了要催保跟查核我們到底推動哪些政策跟執行的措施現在執行的成效又是什麼
transcript.whisperx[684].start 18889.886
transcript.whisperx[684].end 18904.351
transcript.whisperx[684].text 第一件事情跟委員報告就是說我們的原住民朋友主要他的勞參率其實比國人還高我要感謝原住民朋友的協助那他主要最大的兩個工作場域一個是製造業一個是服務業
transcript.whisperx[685].start 18905.071
transcript.whisperx[685].end 18925.976
transcript.whisperx[685].text 製造業的部分因為製造業的工作屬性在過往的情況確實他的職災的發生率會偏高那這部分勞動部大概會採取幾個措施一個部分是我們對於職災發生的原因會去加強職安位的相關的的加強的相關的措施那第二個部分是有關於
transcript.whisperx[686].start 18927.396
transcript.whisperx[686].end 18940.184
transcript.whisperx[686].text 營造業過往有一些多層承攬或者是分包的狀況我們在這一次承蒙大院的協助我們在職安法的修法也把這一塊做了一個起義的處理第三個部分是有關萬一不幸發生職業災害我們其實在勞工職業災害保險及保護法會有相應的保障那這邊我們一方面會透過相應
transcript.whisperx[687].start 18951.71
transcript.whisperx[687].end 18972.471
transcript.whisperx[687].text 官的宣導去鼓勵大家去催促強制納保那另外萬一有一時半刻沒有辦法是長時間的僱用我們也有減便的加保措施那如果退一萬步言真的不幸發生了在植栽保法裡面也有即使沒有納保我們還是有一些基本的保障
transcript.whisperx[688].start 18973.352
transcript.whisperx[688].end 18994.074
transcript.whisperx[688].text 對原住民朋友們的保護的部分我們會來持續加強那如果有發生離災不幸離災的狀況也會透過地方的個案的造福的同仁來提供必要的支持不知道原民會有沒有特別去掌握被典型勞動者的那些加保制度我們目前實際使用的人數有多少
transcript.whisperx[689].start 18995.035
transcript.whisperx[689].end 19009.168
transcript.whisperx[689].text 跟委員報告一下那我們在107年開始就跟勞動部有合作有針對那些未納保的部分來去做相關的處理從107年當時的無勞保人數大概是六萬三千多人113年已經減低到四萬兩千人
transcript.whisperx[690].start 19010.209
transcript.whisperx[690].end 19029.544
transcript.whisperx[690].text 也是說我們的那個有勞保的人數從73.98到83.478左右那這個也是要謝謝我們勞動部就針對那些五人以上五勞保公司那部分有加強查核那有我們部分呢也配合也做針對四人以下五一定雇主的部分來去做一個宣導以上
transcript.whisperx[691].start 19033.209
transcript.whisperx[691].end 19041.241
transcript.whisperx[691].text 那我想知道說有沒有裁法或者是說你覺得這個裁法的比例有沒有掌握裁法比例可能勞動部這邊
transcript.whisperx[692].start 19044.815
transcript.whisperx[692].end 19067.627
transcript.whisperx[692].text 這邊當然如果只要有工作就應該要加保這是僱主應該承擔的責任那如果僱主沒有加保我們一方面會提供勞工的職災勞工保護法會提供勞工必要的給付同時也會裁罰僱主他應該支付的相應的費用除了罰完之外本來他應該透過保險來給付的這部分我們也會請僱主來負擔
transcript.whisperx[693].start 19069.568
transcript.whisperx[693].end 19086.982
transcript.whisperx[693].text 相應的部分我們其實都有在一些處理我是不是請我們市長可以就數據的部分跟你們做一個說明跟委員報告就是我們從災保法是111年5月1號開始實施我們對沒有加保的失業單位我們會裁罰2萬到10萬那大概從那個時候到
transcript.whisperx[694].start 19091.584
transcript.whisperx[694].end 19107.17
transcript.whisperx[694].text 到115年的1月為止一共有10,073件那麼多件這個是全體不是原民原民的部分我是希望有一些數據給我們原民的部分再細分出來給我們知道
transcript.whisperx[695].start 19107.89
transcript.whisperx[695].end 19125.969
transcript.whisperx[695].text 我再看看勞保局能不能把它分開我知道在加重裁法跟嚴格查核這個機制是對當然是全國通用不過我是覺得如果說像我們針對我們原住民的企業可能都是在起步的階段或者是說他確實沒有一些專業的人力來幫他做這些比如說
transcript.whisperx[696].start 19126.65
transcript.whisperx[696].end 19141.657
transcript.whisperx[696].text 他缺乏法務跟行政的一些量能他缺乏風險辨識的一些專業能力也就是說可能雇主也不知道哪裡危險也還有一些就是他買不起房付或者是外部的這些配備也就是說他缺乏財務的彈性跟資源
transcript.whisperx[697].start 19142.657
transcript.whisperx[697].end 19158.105
transcript.whisperx[697].text 所以雖然我們有加重裁罰跟嚴格查核可是就僱主的部分我覺得還是要輔導我們原住民的這些危險的企業者因為本來就做這些事情本來就已經很辛苦可是他們沒有這方面的專業可以加以輔導嗎
transcript.whisperx[698].start 19159.15
transcript.whisperx[698].end 19184.253
transcript.whisperx[698].text 是這邊沒有問題謝謝委員分成兩個部分來看第一個部分是只要有工作就應該參加職災保險那這部分也有簡便的加保方式可以去做處理那第二個部分是有關於降災防災減災的部分這部分就是有關於在營造業的現場如何避免他職場安全的部分受到危害那主要以前大部分都會
transcript.whisperx[699].start 19184.733
transcript.whisperx[699].end 19198.624
transcript.whisperx[699].text 碰到的是高空墜落諸如此類的相應的災害那這部分我們洪部長有請治安署針對營造業的防災減災的部分去推動相應的專案那也跟很多的
transcript.whisperx[700].start 19200.926
transcript.whisperx[700].end 19225.256
transcript.whisperx[700].text 工協會在營造夥伴關係會去持續的去推廣OK 那希望我再看職場減災這個部分我覺得原鄉也沒有被特別拉出來看所以它如果它在全國的一個平均數裡面就看不出它的嚴重性了所以這個職場減災的部分我希望有個原住民的KPI就是說你原鄉跟原民的企業覆蓋率是多少你們宣導是怎麼做的我覺得應該是還是要具體一點讓我們知道
transcript.whisperx[701].start 19228.078
transcript.whisperx[701].end 19251.44
transcript.whisperx[701].text 好謝謝這部分我們會分成兩個部分來做第一個部分就是說原民朋友如果在一般的企業裡面我們會透過整個職安位的角度透過全企業的方式來宣導那第二個如果是原鄉或者是原民事業單位比較特殊的情況我們也跟原民會來請教一起來對針對這部分來做出
transcript.whisperx[702].start 19252.14
transcript.whisperx[702].end 19278.915
transcript.whisperx[702].text 對 因為現在的裁法都很高比如300萬到450萬也就是說隱匿這些那其實就我們的這個我剛才說的微型創業這些他們根本就沒有能力去負擔這些那所以我就說既然有這麼高的裁法應該有相當程度的一個所謂的輔導跟我們剛才所說的所謂的KPI 減災KPI最後就是針對我們之前有講到促進人主民主就業獎勵計畫這個部分
transcript.whisperx[703].start 19280.916
transcript.whisperx[703].end 19306.417
transcript.whisperx[703].text 那可能工作到一定的時間可能就獎勵原住民一些他的獎勵可是只有獎勵勞工可是沒有獎勵雇主所以我們之前在12年的6月像會議上面勞動部就代替原住民提案說原民會提案說要補助失業單位促進原住民主就業計畫希望能夠補助雇主的負擔勞保及救保的費用的50%我不知道現在這個執行的狀況如何
transcript.whisperx[704].start 19308.92
transcript.whisperx[704].end 19335.062
transcript.whisperx[704].text 先跟委員報告那有關就針對原住民促進就業獎勵的計劃部分其實我們是跨部會合作那我們就針對原住民的個人的部分如果是你的薪資超過三而且穩定工作三個月大概就會有三千到一萬左右的不同等級的薪資來去做獎勵但是雇主的部分有現有勞動部的計劃就已經有了所以我們這個部分是跨部會有在合作所以現有的就是50%嗎
transcript.whisperx[705].start 19337.765
transcript.whisperx[705].end 19356.224
transcript.whisperx[705].text 但是補助的那一塊那個還在研議中所以已經從12年到現在已經三年了還在研議所以我們現在就是用促進就會獎勵計畫這個部分先做我們可以做的部分那我希望那勞動部主責嗎還是你們主責
transcript.whisperx[706].start 19357.524
transcript.whisperx[706].end 19377.431
transcript.whisperx[706].text 我們研究個人的部分我們這邊會來處理但是我們也會用跨部而且我們每半夜也都跟勞動部做一次的一個研究業方面的一個平台的一個聯絡會議我是希望一個具體的一個財務評估適用條件跟上路的時程不然我們的雇主其實也是很辛苦可以嗎好謝謝
transcript.whisperx[707].start 19379.832
transcript.whisperx[707].end 19404.818
transcript.whisperx[707].text 最後一個問題是關於那個我們因為大家都講到那個時候所以我就講我們75歲那個免巴士量表的部分那還是勤務服部還有勞動部還有我們運營會因為我之前找過分別找過各單位來談結果大家都互相貼來貼去我很想知道說到底這個75歲免巴士量表是哪一個單位要主責
transcript.whisperx[708].start 19407.445
transcript.whisperx[708].end 19433.208
transcript.whisperx[708].text 跟委員報告大院在修正就業保險就業服務法的時候80歲以上是免巴士量所以我們當時跟衛務部在整個的相應的措施裡面部會去協調合作去讓他順利的實施也沒有排擠到重症家庭的需求至於委員所提到說原住民朋友的部分是不是75歲以上
transcript.whisperx[709].start 19434.469
transcript.whisperx[709].end 19455.077
transcript.whisperx[709].text 就可以免巴士量表跟文包在現目前的狀況底下原住民朋友在70歲75歲到80歲這部分其實他有相關如果萬一不幸有失能情況相關的照顧其實現在絕大部分都已經可以走到多元免評了唯一如果說如果說他沒有到
transcript.whisperx[710].start 19456.477
transcript.whisperx[710].end 19476.918
transcript.whisperx[710].text 沒有達到失能的狀況而要去放寬免巴士量表的話那這部分恐怕現階段還需要再做審慎的討論但是我要強調說原住民朋友在70歲以上如果他有失能的狀況需要協助照顧在現階段都已經多元免評絕大部分在多元免評就可以得到協助
transcript.whisperx[711].start 19477.498
transcript.whisperx[711].end 19492.004
transcript.whisperx[711].text 那好那我知道這個就是說多元免貧可能協助大部分可是我是希望羅處長這邊園民會能不能掌握75歲的長者我們原住民的確實有這個需求的可不可以在近期之內調查出來或者是說你們覺得
transcript.whisperx[712].start 19493.064
transcript.whisperx[712].end 19520.374
transcript.whisperx[712].text 有沒有一個替代比如說今天做不到這些過度的配套是不是有衛生所或者巡迴醫療或者是長照評估就可以拿到這些他應該要有的這個量表而不是要又要派車去帶長者去醫院然後再去做一個巴車因為現在他說還沒有一個可行方案嘛75歲以上免巴車量表他還是要巴車量表嘛萬一他需要這個的話能不能有地區的也就是衛生所跟我們在地的診所就可以不然
transcript.whisperx[713].start 19521.334
transcript.whisperx[713].end 19549.266
transcript.whisperx[713].text 那個舟車勞頓真的問了一張紙很辛苦有那個衛福部有先公告的一個就是在針對那個多元的那個評估的方式這個已經有相關的有相關規定出來了那75歲以上的長者確實需要的我覺得也可以去掌握數據我們也是歡迎人看OK好謝謝好謝謝謝映映召委的發言也謝謝各位官員的答詢
transcript.whisperx[714].start 19579.053
transcript.whisperx[714].end 19600.401
transcript.whisperx[714].text 現在請鄭天才委員質詢主席 各位委員有請勞動部還有延民會請城市長 請羅副處長鄭委員好
transcript.whisperx[715].start 19608.02
transcript.whisperx[715].end 19619.849
transcript.whisperx[715].text 這個根據113年度原住民族就業狀況調查這個原住民在營建工程業佔了18.24%營造業14.26%總共就是三十幾32.50%所以也就是說我們有三分之一的就業是在這個營建跟製造業
transcript.whisperx[716].start 19637.95
transcript.whisperx[716].end 19638.651
transcript.whisperx[716].text 那根據就說剛剛已經講過了
transcript.whisperx[717].start 19641.547
transcript.whisperx[717].end 19651.233
transcript.whisperx[717].text 好 我們看看我們這個衛福部的一個勞動部勞動部的一個這個2025年跟2024年重大職災死亡人數這個統計雖然2025比2024少了但是少的還是很有限總共在2025年還是有251件的
transcript.whisperx[718].start 19670.941
transcript.whisperx[718].end 19692.117
transcript.whisperx[718].text 這個重大之災的一個死亡人數當然這個受傷的還沒有在裡面所以要請這個那個勞動部針對這個2025年了2025年原住民到底多少我們先分兩個先分兩個部分中華民國的國民
transcript.whisperx[719].start 19697.711
transcript.whisperx[719].end 19712.603
transcript.whisperx[719].text 多少然後外籍勞工多少分兩個部分然後再從中華民國國民裡面原住民占多少的人數這個在2025年的部分現在有數據了嗎
transcript.whisperx[720].start 19715.539
transcript.whisperx[720].end 19742.749
transcript.whisperx[720].text 根文報告我現在手邊的數字是我們在原住民勞工朋友們的部分是2025年嗎2025年的部分直災死亡的件數有10人然後他的原住民的直災千人率是3.267死亡千人率是0.044那比113年略有下降但是無論如何我們都不樂見任何直災的發生
transcript.whisperx[721].start 19746.532
transcript.whisperx[721].end 19762.509
transcript.whisperx[721].text 這個統計的時候在後面再補充之後包含受傷的包含受傷的部分這樣的話就會更完整那我們看這個報告裡面有勞動部的報告裡面特別提到
transcript.whisperx[722].start 19764.911
transcript.whisperx[722].end 19790.12
transcript.whisperx[722].text 這個114年營造業死亡人數105人佔42%蠻高的然後相關的這個墜落致死亡高達67%而且是民間工程的比例超過7成而且死亡人數還致造業死亡人數還增加了增加了7人共63人所以這個都是需要繼續去加強防範
transcript.whisperx[723].start 19795.393
transcript.whisperx[723].end 19815.192
transcript.whisperx[723].text 這個早期沒有話說但是現在相關的技術、科技各方面工程的那個技術或是那個都一直很先進的結果還是一樣這麼多這個都是需要去加強去檢討
transcript.whisperx[724].start 19818.474
transcript.whisperx[724].end 19831.321
transcript.whisperx[724].text 在營造業的特性時常比較容易有分包轉包或者是協同公進的相應部分這部分謝謝大院的支持我們在職安法這一次的修正也把這部分列為一個重點
transcript.whisperx[725].start 19832.581
transcript.whisperx[725].end 19858.27
transcript.whisperx[725].text 會去加強相應的施工的指揮協調還有相應的處理那至於製造業的部分可能跟他的不同的工作製程會有一定的關聯我們治安署會分析每一個個案的相關案件的成因然後針對相應的類型去對治安位的部分如何去降災防災減災的部分再跟相關的工學會持續去做密切的合作
transcript.whisperx[726].start 19859.424
transcript.whisperx[726].end 19888.718
transcript.whisperx[726].text 剛剛你有提到 確實是一個問題會造成這些質災的給付或是包括它有投保的比如說營造業它有投保的保險公司的認定就很多因為我們都會發生災害的會發生質災的都是第一線的工人而這些第一線的工人絕大部分都不是
transcript.whisperx[727].start 19890.949
transcript.whisperx[727].end 19913.838
transcript.whisperx[727].text 第一線的承包商的功能以前他缺乏相關職安位的安全衛生的督導和協調都是大包、中包、小包來公投再勞工所以這個都是一個需要加強的部分我們看延命會的報告
transcript.whisperx[728].start 19915.639
transcript.whisperx[728].end 19925.666
transcript.whisperx[728].text 這裡面提到這個確實是原住民的植栽的人數確實是比較高了我們看這個嚴明會的報告裡面提到
transcript.whisperx[729].start 19927.348
transcript.whisperx[729].end 19943.323
transcript.whisperx[729].text 這個原住民族工作近年收入近年逐漸成長108年到起原住民族有酬就業者每人每月主要工作平均收入突破3萬元且逐年增加至113年已達3萬5千
transcript.whisperx[730].start 19948.01
transcript.whisperx[730].end 19974.081
transcript.whisperx[730].text 304年水準這個處長是這個數字你認為很好嗎是有改善但是還不夠我們都還有那個改善的空間我覺得還有很多努力的空間這個紀理勞工的平均薪資最起碼差一萬塊是的你看台灣勞工的薪資狀況
transcript.whisperx[731].start 19977.075
transcript.whisperx[731].end 20001.865
transcript.whisperx[731].text 2024年基本工資兩萬七千四百多然後這個每人每月經常性薪資平均是四萬六四萬六千四百五十這是2024年2025年基本工資兩萬八千多所以我們這個三萬出頭只是比基本工資多一點點而已如果要跟這個
transcript.whisperx[732].start 20003.842
transcript.whisperx[732].end 20020.309
transcript.whisperx[732].text 這個平均勞工的平均薪資2025年是四萬七千七百零九少了一萬多了所以這個部分都是這不僅是人民會勞動部都是要去加強怎麼樣能夠
transcript.whisperx[733].start 20022.192
transcript.whisperx[733].end 20047.538
transcript.whisperx[733].text 提升我們的事實上都是勞力的跟委員報告一下因為我們現在新一起的原住民住金九月方案當中已經有邀請六七個部會包含勞動部在內那我們過去都是從就業優先現在是轉為薪資提升那剛剛委員在講的那個差一萬塊的那個差距其實我們都有在掌握主要問題就是我們都是
transcript.whisperx[734].start 20049.448
transcript.whisperx[734].end 20070.386
transcript.whisperx[734].text 第一包第二包第三包然後公投下面的對就是這樣就結構然後有有很多都沒有勞勞保啊對所以問題重重所以真的是要請勞動部跟園林會要加油好好謝謝謝謝委員謝謝曾天才委員的諮詢接下來請吳立華委員諮詢
transcript.whisperx[735].start 20084.865
transcript.whisperx[735].end 20105.611
transcript.whisperx[735].text 謝謝主席 有請勞動部 袁銘慧請楊次長 羅處長吳委員好次長好其實今天特別謝謝召委安排來關心我們原住民的勞工的勞動條件其實很多都是老生常談
transcript.whisperx[736].start 20107.422
transcript.whisperx[736].end 20132.724
transcript.whisperx[736].text 講到薪資低或者是職災的比率高這都是老生常談那我其實是想要表達因為我來到立法院六年我常常面對我們原住民的勞工跟我講一件事他們會跟我說可不可以去處理一下移工的問題但是我們台灣確實是缺工
transcript.whisperx[737].start 20134.628
transcript.whisperx[737].end 20158.23
transcript.whisperx[737].text 所以我們有這樣的一個移工的政策可是很感慨的就是偏偏我們台灣缺工的前五大反而剛好恰巧就是原住民投入行業的前五大所以我們可以說原住民對台灣是非常有貢獻的
transcript.whisperx[738].start 20160.343
transcript.whisperx[738].end 20169.982
transcript.whisperx[738].text 當我們看到今年1月美國的攀岩家攀登101大樓可是101大樓是原住民勞工蓋的
transcript.whisperx[739].start 20171.772
transcript.whisperx[739].end 20194.3
transcript.whisperx[739].text 所以在這樣的一個基層去從事這樣的一個勞動就業照理說我們是政府的寶很值得政府好好的來幫忙去解決原住民所面對的困境可是我就是不理解我以過去原住民勞工來講民國80年的時候30多年前
transcript.whisperx[740].start 20199.175
transcript.whisperx[740].end 20214.705
transcript.whisperx[740].text 他們去做工鐵工綁鐵一天是可以拿到3000甚至工頭可以拿到5000可是35年過去怎麼會變成這樣所以他們就一直怪罪移工因為移工進來了之後
transcript.whisperx[741].start 20218.976
transcript.whisperx[741].end 20239.393
transcript.whisperx[741].text 其實最大的問題癥結點像其實我們去現在很多國家日本我們也看到他們缺工的情形很嚴重那也用了很多的移工進來現在到日本我們看到的很多都是國外的從事他們的勞力工作可是台灣不一樣啊
transcript.whisperx[742].start 20241.021
transcript.whisperx[742].end 20255.267
transcript.whisperx[742].text 我們要理解的是因為癥結點在於我們原住民的這些就業的職業求職的意向跟移工高度重疊
transcript.whisperx[743].start 20257.213
transcript.whisperx[743].end 20272.392
transcript.whisperx[743].text 那移工他賺到這些錢他回到他的國家非常的好用可以蓋房子可以買土地可是我們卻倒退到只配得基本工資
transcript.whisperx[744].start 20273.905
transcript.whisperx[744].end 20292.287
transcript.whisperx[744].text 我們沒有辦法在台灣過上跟這些移工回國一樣好的生活所以我想這個部分包括現在的移工也非常多的逃逸到我們的原鄉像那些種茶的種咖啡的種高麗菜的
transcript.whisperx[745].start 20293.376
transcript.whisperx[745].end 20316.495
transcript.whisperx[745].text 但是我們好像沒有辦法跟他們競爭所以在這個部分我就是比較想要了解一下我是希望勞動部跟我們的園民會針對目前原住民勞工這種窮忙又窮又忙的這種困境我不知道說到底有沒有提出移工開放對原住民就業衝擊的評估報告勞動部有沒有
transcript.whisperx[746].start 20320.456
transcript.whisperx[746].end 20334.837
transcript.whisperx[746].text 跟委員報告以營造業來說其實當時營造業在處理移工開放的議題的時候我們其實跟原民會還有行政相關部會都很關切對原住民朋友的就業的影響
transcript.whisperx[747].start 20335.678
transcript.whisperx[747].end 20361.905
transcript.whisperx[747].text 那後來開放主要是基於幾個考量第一個是說因為其實台灣的人口結構確實變化了那營造業真的就是缺人那導致了非法的失聯移工大量的湧入營造業那湧入營造業會產生兩個很複雜的現象第一個就是他的職場安全一定會有很大的問題那這會連帶影響到包括我們的勞工朋友原住民朋友在職場安全的部分
transcript.whisperx[748].start 20362.105
transcript.whisperx[748].end 20376.698
transcript.whisperx[748].text 那第二部分就是說因為它是非法工作所以僱主always都用cost down的角度在做理解那某種程度上也會變相的去在勞動條件上面對我們其他的包括原住民朋友在內是不利的所以回過頭來我們在營造業這一邊的邏輯上是我們
transcript.whisperx[749].start 20380.741
transcript.whisperx[749].end 20405.296
transcript.whisperx[749].text 適度的去引進合法的移工然後讓他的經過一些適當的訓練讓他的職場安全衛生可以獲得確保讓他在相關的薪資條件上有一個基本的門檻那至於說原住民朋友在相應的這部分營造業也好或者服務業也好相對的勞動條件的部分我們跟原住民會來人民會會一起來看看如何來
transcript.whisperx[750].start 20405.776
transcript.whisperx[750].end 20432.842
transcript.whisperx[750].text 因為時間的關係我在這邊本席就是要求我希望勞動部跟原民會因為移工開放對原住民的就業衝擊他到底是我們的一個想像他還是真實的發生存在那到底要怎麼樣去保障我們國人的薪資原住民的這些勞工的薪資防護機制我希望可以提出一個報告可以嗎
transcript.whisperx[751].start 20434.886
transcript.whisperx[751].end 20459.98
transcript.whisperx[751].text 一個月我是希望那個報告是策進作為喔包括園民會這個地方怎麼樣去照顧到保障原住民的勞工薪資如果他就跟移工拿的一樣人家回去很好過我們永遠就在底層我們是全國平均薪資的一半
transcript.whisperx[752].start 20461.769
transcript.whisperx[752].end 20487.286
transcript.whisperx[752].text 我們永遠就生活在底層有多少人在貧窮線下所以這個部分其實對我們尤其是我要特別強調原住民沒有少子化的問題只有平均餘命短少的問題我們現在是對台灣很有貢獻我們的人口已經來到2.7%台灣原住民對台灣這個國家是很有貢獻的
transcript.whisperx[753].start 20488.888
transcript.whisperx[753].end 20508.571
transcript.whisperx[753].text 但是我們竟然有這種薪資低勞動條件不佳然後呢教育高等教育我們的出債學率跟一般的大學生竟然落差30%然後我們的平均餘命又低我想這個都是整個告訴政府
transcript.whisperx[754].start 20509.452
transcript.whisperx[754].end 20515.894
transcript.whisperx[754].text 我們沒有照顧好原住民我想這個部分就麻煩勞動部跟園民會可不可以就薪資的防護機制保護這一塊那移工的衝擊影響然後我們怎麼策進我們的薪資的保護提升那我希望一個月可以給我這樣的報告可以嗎
transcript.whisperx[755].start 20528.457
transcript.whisperx[755].end 20551.52
transcript.whisperx[755].text 跟委員報告就是有關於植栽的減栽或者是強化技能修業輔導這部分我們本來就一直持續關注一個月內提出沒有對我是希望怎麼樣讓原住民的薪資可以增加跟移工有差異化薪資的部分如果去做提升然後如何去有一個衝擊評估這部分就需要比較多的
transcript.whisperx[756].start 20551.88
transcript.whisperx[756].end 20576.918
transcript.whisperx[756].text 因為我們現在原住民就是被迫嘛你不願意跟移工拿一樣的薪資我也不想要你嘛關於這一塊有關於衝擊影響評估或針對原民朋友具體的情況去提出一個日本那些國家是沒有那麼多原住民啊台灣不一樣欸台灣很多原住民欸一個月可能會有一些困難是不是再給我們多一點的時間我們跟人民會可以一起兩個月三個月都可以
transcript.whisperx[757].start 20577.739
transcript.whisperx[757].end 20592.327
transcript.whisperx[757].text 委員是不是我再補充一下那有關剛剛委員提到的一些影響評估那個外籍工的部分我們會拉到原住民健康狀況調查裡面那至於說在委員提到的二期計劃草案當中我們放說外籍
transcript.whisperx[758].start 20592.887
transcript.whisperx[758].end 20616.563
transcript.whisperx[758].text 移工對於原住民的就業的一些影響的一些相關因應措施我們也會把這個計畫當中放進來那也有把剛剛委員講到的薪資保障的部分也會放到二期計畫來我們這個已經在3月20的時候由我們副主委召集六七個部會來去做一個相關計畫的因應以上好 謝謝次長 謝謝處長 謝謝主席
transcript.whisperx[759].start 20619.653
transcript.whisperx[759].end 20620.335
transcript.whisperx[759].text 好 謝謝我們陳市長及羅處長現在請
transcript.whisperx[760].start 20628.243
transcript.whisperx[760].end 20649.473
transcript.whisperx[760].text 王宏威委員 王宏威不在我們接著請徐欣盈委員 徐欣盈委員 徐欣盈不在我們接著請岳元之委員 岳元之委員 岳元之委員不在我們接著請鄭振淺委員 鄭振淺委員 鄭振淺委員不在我們接著請林倩琦委員
transcript.whisperx[761].start 20660.691
transcript.whisperx[761].end 20681.262
transcript.whisperx[761].text 好 謝謝文主席盧昭偉接下來本席這邊的一個質詢先請衛福部的次長還有我們現在勞動部也是次長陳次長陳次長在然後跟園民會的代表盧處長
transcript.whisperx[762].start 20683.363
transcript.whisperx[762].end 20691.716
transcript.whisperx[762].text 好 那本席第一個部分先針對這個原住民健康不平等跟公安的問題來請幾個部會來做一個討論那麼根據內政部的統計花蓮縣原住民的人口達到了94924人
transcript.whisperx[763].start 20698.726
transcript.whisperx[763].end 20719.224
transcript.whisperx[763].text 那麼佔全國原住民大概15%以上那也佔花蓮縣人口的三成以上那麼也算是全國非常具有代表性的原住民族的這個聚集區那人口基本上應該是成長的但是健康狀況沒有同步的改善那麼113年呢整個花蓮縣原住民標準化的死亡率達每10萬人1170.8
transcript.whisperx[764].start 20721.886
transcript.whisperx[764].end 20748.244
transcript.whisperx[764].text 那麼也高於這個所有標準化的750.3那甚至全國排名的也是第二那僅次於本席的這個故鄉台東那代表這中間原住民族的健康不平等的問題是事實存在的而且花東地區呈現高度集中跟結構性的一個特徵那本席關注的這個部分是死因跟事故傷害的問題那看起來在這個區塊特別嚴重
transcript.whisperx[765].start 20750.606
transcript.whisperx[765].end 20771.662
transcript.whisperx[765].text 那麼整個花蓮縣事故的死亡當中的死亡率也偏高那麼顯示原住民在工作跟生活的環境當中承擔不成比例的風險所以本席這邊先就叫勞動部那麼原住民在從事高風險工作的比例比較高那目前針對原住民族的一個職業安全的預防機制
transcript.whisperx[766].start 20772.082
transcript.whisperx[766].end 20786.939
transcript.whisperx[766].text 跟勞檢機制那是不是有針對族群的特性跟產業的分布來進行調整還是仍然以一般勞工來看待處理那是不是請勞動部這邊先回應我先跟委員做報告等一下再請我們子安署林署長做補充第一件事
transcript.whisperx[767].start 20787.159
transcript.whisperx[767].end 20811.175
transcript.whisperx[767].text 就是說原住民朋友主要的集中的工作場域大概就是營造業製造業跟服務業那近年來就是服務業是大宗但是看起來相應的植栽的發生事故率還有致死率最高的其實還是在營造業那營造業因為它的產業特性對這本席剛才有聽到幾位原住民的委員其實有提到這個區塊
transcript.whisperx[768].start 20812.076
transcript.whisperx[768].end 20839.986
transcript.whisperx[768].text 所以我跟委員報告當然我們做了幾件事第一個就是謝謝大院的支持我們在職安法修法的時候針對這樣一個多重轉包或分包如何去建立其他職安位的相關的督考底細我們做了處理那第二部分是我們也針對原鄉的部分有原民的巡迴教室我們有在做相應的職業安全衛生甚至於勞保各方面的宣導
transcript.whisperx[769].start 20840.786
transcript.whisperx[769].end 20858.741
transcript.whisperx[769].text 那第三個部分我們對營造業也相對的有一些減災的計畫在執行那我想這是一般性的做法你們都有那對於原住民你們是以一般勞工來看待呢還是有族群的一個分布跟族群的特性跟產業的分布再去做一個更細部的處理呢
transcript.whisperx[770].start 20860.082
transcript.whisperx[770].end 20885.91
transcript.whisperx[770].text 當然剛才跟回答鄭天才文也有同樣的質詢嘛就有關一般的營造業的部分我們確實是整個我們不要只談營造業啦剛才本席有談到原鄉原鄉的這部分有關原鄉產業的特性相應的部分那這部分我們會跟原民會一起來協助如果這需要有相應的方案來處理我們會請治安署
transcript.whisperx[771].start 20888.391
transcript.whisperx[771].end 20904.908
transcript.whisperx[771].text 本席希望這邊再更細緻一點啦剛才本席其實幾位原住民的委員在跟你們詢答的時候其實也有注意到這個區塊你們常常當然是本席都這個問題就是說你們是把它當一般勞工或者是整體性大概一致性的這樣一個看
transcript.whisperx[772].start 20905.989
transcript.whisperx[772].end 20923.762
transcript.whisperx[772].text 看法可是剛才本席一進來其實就有先提到了區域的特殊性然後當然這個部分還會關係到產業的特性其實還有很多更細部的一個原因那本席這邊期待是說你們可以對細部的原因有更多的一個了解因為畢竟職災或勞工的區塊你們掌握都是相對比較高的
transcript.whisperx[773].start 20924.502
transcript.whisperx[773].end 20948.439
transcript.whisperx[773].text 好 那麼當然待會兒我還可能再請你們做一個補充那接下來衛福部那本席在針對這個部分想要了解一下那我們整個原住民族的標準化的死亡率偏高那麼目前有沒有針對花東地區可以提出比較專案型的健康介入的一個措施那包括醫療的可請性跟事故以後的醫療資源配置那有沒有區域性的強化策略
transcript.whisperx[774].start 20949.079
transcript.whisperx[774].end 20977.191
transcript.whisperx[774].text OK 好 包委我們這邊還主要大概幾個部分一個當然就是說我們有一個就是花東基金那邊特別是有關於整個花東這邊的一個整個相關醫療量能的一個提高對本席這邊談到的醫療可靜性有沒有比較具體的一個措施醫療的可靜性跟事故以後的醫療資源的配置包委我們這邊大概幾個部分就是遠距醫療還有其實最重要事實上是醫事人力的一個提高
transcript.whisperx[775].start 20979.11
transcript.whisperx[775].end 20979.977
transcript.whisperx[775].text 對沒錯我這邊是不是請我們我們副市長來跟
transcript.whisperx[776].start 20982.742
transcript.whisperx[776].end 21010.49
transcript.whisperx[776].text 好 各位報告 那目前針對尤其是花東地區我們對衛生所我們有專科援軍醫療的一個機制現在幾乎每個衛生所都已經有設置了這是第一個 第二個我們對在地的醫事人力培育一直都有也就是說援助民屬於援助民的部分我們在公費的培育我們有這個公費的制度我們剛才講的這些東西我想一致性的一個推動
transcript.whisperx[777].start 21011.11
transcript.whisperx[777].end 21034.209
transcript.whisperx[777].text 都有 但是本席要知道的是說 針對這個區域那醫療可進行的一個分佈那另外一個部分就是事後醫療的一個資源配置針對區域性的一個強化策略你們是不是有比較具體的一個措施那因為時間關係 我是不是也請你們會後做一個提供我簡單說一下就是說一樣花東 花蓮跟台東還是不一樣就是像危險區 台東其實主要應該還是靠衛生所
transcript.whisperx[778].start 21037.852
transcript.whisperx[778].end 21053.165
transcript.whisperx[778].text 花蓮那邊因為它有一個花池它有醫學中心是以大代小但是台東是非常不一樣的16個衛生所裡面我跟委員報告我們現在我也剛從台東回來上禮拜其實我去那邊考察其實最重要事實上是整個台東那邊的衛生所這邊我們會提出一個新的計畫
transcript.whisperx[779].start 21054.666
transcript.whisperx[779].end 21070.217
transcript.whisperx[779].text 對 其實期待的就是這樣其實感謝你至少知道花蓮跟台東不一樣那我也希望大家都知道宜蘭 花蓮 台東很不一樣所以在許多政策上大家都會把它全部當東部可是如果當緯度一分或者是區域一分其實這樣差異還是很大的
transcript.whisperx[780].start 21071.578
transcript.whisperx[780].end 21095.415
transcript.whisperx[780].text 它的整個總共是154公里從成功到南邊大武那邊我覺得整個區域的分佈包括整個北部靠近成功還有台東市還有大武這邊南回這邊我覺得應該都有一些因地制宜不同的策略這邊我跟委員報告其實最主要是衛生所衛生所這邊我們的整個量能我覺得應該是最重要的一個重點
transcript.whisperx[781].start 21096.623
transcript.whisperx[781].end 21124.579
transcript.whisperx[781].text 謝謝你們知道這樣一個問題所以本席比較期待看到是區域性的一個針對性的強化策略好那最後針對這個部分要請教三個部會那目前原住民的健康就業跟生活風險的這個問題其實分在不同的單位各自推動也缺乏整合那本席認為我們需要原住民族的健康專責機關那原住民的健康問題不是只有醫療的問題還包括工作型態交通環境文化差異跟生活條件
transcript.whisperx[782].start 21125.8
transcript.whisperx[782].end 21154.221
transcript.whisperx[782].text 那這個部分不知道各部會是不是支持來推動設置原住民族健康專責機關作為跨部會整合的平台三個部會是不是可以給本期一個回應跟委員報告就是我們跟衛福部還有原民會對原住民朋友各方面其實都有跨部會在協助當中至於說如何把這個機制做得更smooth更到位或者是推動的更部分這個部分我們也許可以再收集大家的意見來做考慮
transcript.whisperx[783].start 21154.881
transcript.whisperx[783].end 21176.822
transcript.whisperx[783].text 那可能再更具體的 其實本席先前有提到就是在這個衛福部先前在討論某一些署的一個設置原住民的平均移民其實在現階段還是相較於一般來講有一個階段性的問題所以事實上在這個原住民的健康署的一個
transcript.whisperx[784].start 21177.983
transcript.whisperx[784].end 21193.512
transcript.whisperx[784].text 這個方向是不是可以請你們考量跟討論看看好不好就是針對原住民健康照護的這個部分好嗎好那也請大家支持一下至少原住民現在平均一例我們希望能夠稍微及時地趕上好嗎
transcript.whisperx[785].start 21194.392
transcript.whisperx[785].end 21198.694
transcript.whisperx[785].text 好 謝謝那最後 對不起那各部會請回出了這個園民會園民會我這邊可能做一個提醒那我現在是針對我們在整個家庭財富分配的這個部分要提醒你們注意一下那整個主計處最近的一個公告那整個家庭財富分配的統計那貧富差距也越來越大
transcript.whisperx[786].start 21214.399
transcript.whisperx[786].end 21228.41
transcript.whisperx[786].text 這個問題其實已經很久了但是目前的數據已經從16.8的一個差距擴大到66.9已經算是全國性的問題但是我們通常全國性的問題在原住民的社群裡面就會更加的劇烈
transcript.whisperx[787].start 21229.891
transcript.whisperx[787].end 21234.972
transcript.whisperx[787].text 所以原民會你們在110年的經濟狀況調查原住民的貧富差距也越來越大但是都會區跟原鄉也是差距很大這雖然是當然只是說擴大也比較嚴重像在都會區平均大概96萬5000元但是山地鄉跟平地鄉目前大概差不多是74跟73萬差距很明顯比過去也是擴大很多
transcript.whisperx[788].start 21256.016
transcript.whisperx[788].end 21282.89
transcript.whisperx[788].text 那所以整個資源跟機會的一個分配集中在特定的區域跟族群那變成原住民族內部也有一些新的不平等所以我想要請教一下那針對都會區跟園鄉之間收入的一個差距那園民會是不是有區域均衡的一個政策以免相關的這個資源過度集中在都會那第二個部分是針對原住民族內部貧富差距擴大的問題你們是不是有一個跨部會的整合的策略
transcript.whisperx[789].start 21283.53
transcript.whisperx[789].end 21301.252
transcript.whisperx[789].text 那怎麼來結合產業發展教育培力跟就業的機會從結構面上來進行改善那這個部分 余明慧有沒有比較具體的一些作為好 跟委員報告那剛剛委員提到應該是不但是跨部會也是跨處事的問題我們就從就業教育跟經濟產業
transcript.whisperx[790].start 21302.453
transcript.whisperx[790].end 21318.039
transcript.whisperx[790].text 層面來講我們都是因主因地制宜來去推動相關計劃那在社會福利處的部分就促進就業方案當中也顧及到現在我們都縣地區有已經近60%以上的人口那在
transcript.whisperx[791].start 21319.424
transcript.whisperx[791].end 21339.543
transcript.whisperx[791].text 京巴處的一些產業四年計畫當中也有針對一些我們都議員跟一些相關屏幕差距的部分來去做那所以我們也希望在我們的相關計畫當中可以去把那個屏幕差距縮短然後也把薪資可以縮短目前是有比較具體的嗎還是你們都有已經預設到這個問題我們都有相關的一個計畫
transcript.whisperx[792].start 21343.186
transcript.whisperx[792].end 21371.685
transcript.whisperx[792].text 教育方面因為剛剛有提到一些教育要去做一個因為有30%的一個初再選那個錯學率我們也希望針對這部分來去做處理那總歸來講我們其實在顏名會跟部會當中都是有蠻多的一個跨部會的一個平臺包含是剛剛健康方面有健康政策會那勞動部方面我們有一個就業的一個相關平臺這些也都固定在開會我們也會把一些相關各部會之間跟顏住民有關係的一些相關計畫
transcript.whisperx[793].start 21373.066
transcript.whisperx[793].end 21400.514
transcript.whisperx[793].text 整齊來就是你們已有的會會提供給本席好不好然後本席所談到的這個未來的策進作為那你們有什麼樣一個方向可能也給本席這邊一個回應好那因為最近本席也提到在原住民方面不管是都會或是原鄉的一些教育的一個重點那本席可能會會也請你們能夠在這個部分緊密的做一些溝通好那謝謝那最後是我這邊針對兩個
transcript.whisperx[794].start 21403.035
transcript.whisperx[794].end 21419.738
transcript.whisperx[794].text 還是針對可能我記得剛才那個盧委員在質詢的時候我沒有聽到一些那個部會比較確切的回應因為盧委員這邊他有提到那個促進原住民的就業獎勵那針對這個勞工的部分那園民會這邊有一些作為但是針對雇主的這個就是保險的這個部分的50%目前還在研議那我想請問一下這究竟是哪一個單位在處責是勞動部嗎
transcript.whisperx[795].start 21433.151
transcript.whisperx[795].end 21452.32
transcript.whisperx[795].text 根文報告就我印象所及這部分是之前在談到說原住民朋友的勞工保險那個保費的部分雇主負擔的部分是不是要有一個協助的機制但這個協助的機制目前現階段看起來不太可能從公務機關的預算來處理
transcript.whisperx[796].start 21454.281
transcript.whisperx[796].end 21477.033
transcript.whisperx[796].text 那我記得曾經在相應的保險有稍微談過但是相應的保險也目前在法院上也會有一些困難所以最終在這部分如何來做適度的處理我們可能要跟原民會這邊再來持續的討論就我所知道原民會後來有一些替代方案但是是不是可以符合大家的一個期待我們還要再持續的去溝通
transcript.whisperx[797].start 21477.873
transcript.whisperx[797].end 21493.815
transcript.whisperx[797].text 所以目前也不太確定主責的一個單位吧是你們嗎就是勞動部如果說到最終是要補助雇主相關的勞保或者是相關保險的費用最終如果決定政策要處理會是勞動部要去處理
transcript.whisperx[798].start 21494.455
transcript.whisperx[798].end 21515.435
transcript.whisperx[798].text 但是現階段而言因為因為包括涉及到經費多少如何去做處理然後再怎麼面向去做相應的機制協助那這部分原民會才會是比較專業的單位所以我們在這部分持續都有在一些討論那我們會再持續就這部分再來做一些釐清和瞭解看有沒有一些機會可以來處理
transcript.whisperx[799].start 21517.009
transcript.whisperx[799].end 21533.312
transcript.whisperx[799].text 那就謝謝勞動部那希望未來假設你們主責的話那可能呃或者是你們已有的相關報告在一些困難點那你說適不適合公部門然後怎麼個處理跟一些障礙我想你們應該會有一些記錄那是不是可以提供給本席做一個參考我們回去看
transcript.whisperx[800].start 21533.652
transcript.whisperx[800].end 21559.787
transcript.whisperx[800].text 找一下相應的紀錄那因為這部分對勞動部來講我們比較不會直接單純針對特定的族群或特定的對象去提供相應的措施所以勢必要跟人民會做一些協助那包括發動或者說一些具體的影響評估這方面我們跟人民會會一起來再做一些處理那過往的一些相應的軌跡跟紀錄我們再來整理給委員
transcript.whisperx[801].start 21561.609
transcript.whisperx[801].end 21589.247
transcript.whisperx[801].text 謝謝 那既然這樣本席這邊有兩個東西其實有一個東西也是跟你們一來的時候其實教育部跟你們也是都有一些說對方的一個主責啦那我們這邊提兩個東西一個也是呼籲剛才吳麗華委員這邊提的那麼移工對原住民就影響了一個衝擊那是不是你們最後到底是勞動部或者是園民會這邊可以有一個具體的這個結果截至目前為止這個衝擊
transcript.whisperx[802].start 21590.288
transcript.whisperx[802].end 21617.551
transcript.whisperx[802].text 正負面我想應該是要有一些評估嘛這部分我們跟原民會一起來處理原民的處長有講他們在那個計畫裡面會去做你是在一個大計畫裡面會針對這個部分做一個評估可是本席要知道的是說我們先知道這個問題在哪裡然後你再計畫再施行而不是計畫施行之後你先把這個東西又包在裡面你如果不知道原因那可能原因問題只會越來越大所以本席提到的是一個比較單一的
transcript.whisperx[803].start 21619.352
transcript.whisperx[803].end 21639.166
transcript.whisperx[803].text 究竟移工對原住民的影響有多大或者是正負面我覺得這個部分要先獨立出來我們先了解問題才知道如何解決問題那本席有聽到您剛才講的就是說目前有一個健康相關的計畫你要把它放進去做本席是覺得這樣有點雜本席要先知道那移工目前對原住民的影響在正負面來講
transcript.whisperx[804].start 21641.027
transcript.whisperx[804].end 21659.381
transcript.whisperx[804].text 有哪一些狀態然後最後那個也是勞動部這邊本席一直要不然你們自己去跟教育部說啦可能也跟園民會商量本席不希望園民會到最後就是你們又大雜會因為聽起來你會大雜會的一個處理也就是那麼這麼原住民的這個學生在
transcript.whisperx[805].start 21660.562
transcript.whisperx[805].end 21688.865
transcript.whisperx[805].text 原專班之後呢 那請問到社會上他的一個就業的他就業的形態到底是什麼我覺得目前你們各部會之間沒有沒有把它連結起來就是自己知道可能有一些數額可是我們沒有辦法知道這個系統性的狀態是什麼所以包括原住民的學生畢業以後就在原專班畢業以後那他就業的職場那勞動部你會說教育部做 教育部認為勞動部要做其實本席已經兩年了還沒有拿到相關的資料
transcript.whisperx[806].start 21690.046
transcript.whisperx[806].end 21712.666
transcript.whisperx[806].text 到最後不會又通通都是原民會做吧所以這個你們是不是研議一下我覺得今天有三個問題啦第一個就是有關於這個雇主的這個保險的這個補助那第二個部分呢就是原住民族的這個這個就業移工對原住民族就業的一個影響然後第三個部分是本席兩年都沒有拿到相關資料因為你們各部會都說其他人嘛
transcript.whisperx[807].start 21713.567
transcript.whisperx[807].end 21722.618
transcript.whisperx[807].text 其他的部會所以到現在沒有一個部會真的能夠主責所以就是那原住民的學生在學校學習尤其特別是原專班然後到了這個就業職場上的一個的這個數量還有數額還有比例這是本席
transcript.whisperx[808].start 21729.266
transcript.whisperx[808].end 21744.099
transcript.whisperx[808].text 要知道的這樣我們才能就政策面來說一個檢討嘛好不好那這部分看起來所有單位都會找園民會可是希望園民會你們可不可以知道問題有些時候你們的量能可能沒有辦法去涵蓋到社會的整體面所以剛才那個問題
transcript.whisperx[809].start 21745.2
transcript.whisperx[809].end 21764.086
transcript.whisperx[809].text 先知道問題是什麼那我們再從你們的計畫政策裡面去做處理這樣才不會一堆問題都包進來結果到最後處理的並不是那麼有效度好不好那也請勞動部跟這個相關的單位今天我們也有這個衛福部那針對本席所講的健康的這個問題
transcript.whisperx[810].start 21765.686
transcript.whisperx[810].end 21780.261
transcript.whisperx[810].text 可不可以針對原住民的健康那我們有一個獨立的單位來做處理至少把我們的平均餘命提高到比較接近這一般值那其他就是剛才本席所講的我們先找出問題然後再去處理這個問題的一個應對好嗎
transcript.whisperx[811].start 21782.912
transcript.whisperx[811].end 21806.094
transcript.whisperx[811].text 好 跟委員再補充一下就是我們原住民的就業狀況調查當中其實有把那個外勞的那個影響那個數據是有放進來但是影響評估是沒有影響評估這個東西有點系統性也有一些連接性你們真的是要跟那個勞動部這邊來更比較縝密的一個連結那才會知道比較細節性的一個問題在哪裡好嗎 好的好 謝謝
transcript.whisperx[812].start 21807.915
transcript.whisperx[812].end 21823.062
transcript.whisperx[812].text 好 謝謝我們林倩琪委員質詢接下來請侯孟楷委員侯孟楷委員侯孟楷委員不在我們接著請林柱英委員林柱英委員林柱英委員不在我們接著請楊耀委員質詢
transcript.whisperx[813].start 21832.169
transcript.whisperx[813].end 21855.982
transcript.whisperx[813].text 謝謝主席主席請一下勞動部次長吧請陳次長楊委員好次長好是次長我先前就已經有初步跟洪部長討論過有關降低加油幼童可聘僱外籍幫傭資格限制的鬆綁的問題
transcript.whisperx[814].start 21859.284
transcript.whisperx[814].end 21880.143
transcript.whisperx[814].text 接下來也繼續跟你做相關的探討我們從去年8月份開始實施放寬80歲以上免82票就可以聘僱外籍看護移工即將上路的政策是降低家有幼童也可以聘僱外籍幫傭的資格
transcript.whisperx[815].start 21882.145
transcript.whisperx[815].end 21911.04
transcript.whisperx[815].text 那社會各界大概最有疑慮的就是會不會有移工挑工作的狀況那先請教次長從先前我們放寬80歲以上免80樣表以後看護移工的勞動市場有沒有產生移工挑工作的狀況
transcript.whisperx[816].start 21912.59
transcript.whisperx[816].end 21939.801
transcript.whisperx[816].text 這部分我們當然持續在做密切的注意我們也做一些相應的處理那其實移工最重要的問題是在他的勞動條件如何可以適度的去做提升至於去年80歲以上免評的情況出現那個大院通過之後我們在輕重的部分做了一些分流那重症的家庭基本上面我們都讓他一天之內就可以完成相應的審查一天啊
transcript.whisperx[817].start 21940.541
transcript.whisperx[817].end 21940.963
transcript.whisperx[817].text 國內推介都會一天就完成審查
transcript.whisperx[818].start 21949.215
transcript.whisperx[818].end 21974.851
transcript.whisperx[818].text 我們審查的部分所以我們盡量在這樣一個政策放寬的情況底下不要影響到重症家庭的需求其實當初就是要80歲以上免巴士量表可以聘雇移工大家最大的疑慮就是這個政策也已經上路半年多了也就是說市長現在覺得並沒有
transcript.whisperx[819].start 21976.932
transcript.whisperx[819].end 22005.291
transcript.whisperx[819].text 並沒有產生移工挑工作我們會盡量降低這樣一個可能的發生你們怎麼降低第一個部分當然是我們在重症家庭會優先然後第二個部分就是說在國內如果移工要轉換雇主的時候我們在優先排序上面還是會以重症家庭優先
transcript.whisperx[820].start 22007.637
transcript.whisperx[820].end 22019.784
transcript.whisperx[820].text 那次長你們有沒有掌握到移工到了正正家庭可以工作多久有沒有這個數據
transcript.whisperx[821].start 22025.955
transcript.whisperx[821].end 22050.166
transcript.whisperx[821].text 因為我們要觀察一個政策必須要從多面向去做觀察那剛剛剛好次長就回答到讓我想到這一點我們是不是應該要去我們回過頭再去看相關的資料因為移工基本上面我們在在聘僱是一次三年嘛那到底三年期滿的比例有多少有沒有辦法期滿
transcript.whisperx[822].start 22051.867
transcript.whisperx[822].end 22068.407
transcript.whisperx[822].text 期滿中間如果沒有期滿就轉出是因為看護的長者不幸往生還是有其他的相關的問題我們可以再做資料上的大數案對這個我們假如說要真的很嚴肅面對
transcript.whisperx[823].start 22069.969
transcript.whisperx[823].end 22084.088
transcript.whisperx[823].text 有沒有移工挑工作的狀況產生必須要去研究他未滿三年就離職的實際原因我們才能夠做政策的調整好不好所以我在這邊
transcript.whisperx[824].start 22086.417
transcript.whisperx[824].end 22112.418
transcript.whisperx[824].text 提出一些問題你們假如說在這裡沒有答的很完整我基本上不大會為難你們可是你們回去真的必須要把它當作一個問題來認真面對好不好那現在我還是要提醒勞動部缺工是全球性的所以呢大概全球也就掀起了搶人大戰
transcript.whisperx[825].start 22114.807
transcript.whisperx[825].end 22138.212
transcript.whisperx[825].text 有媒體報導就是日本跟韓國併顧外籍移工其實在相關的配套利多政策的配套部分不管是薪資或者是取得永居的限制都優於台灣那會不會台灣這幾年之所以不缺工是因為台灣這幾年台幣相較於日幣韓元是強勢的
transcript.whisperx[826].start 22144.223
transcript.whisperx[826].end 22163.98
transcript.whisperx[826].text 我大概一個數據提供給次長相對疫情爆發的時候台幣對韓元的漲幅將近三成對日幣的漲幅大概38%可是呢所以也因為台幣強勢所以台灣
transcript.whisperx[827].start 22169.807
transcript.whisperx[827].end 22187.83
transcript.whisperx[827].text 目前在招工比較沒有那麼困難可是匯率是變動的假如匯率有翻轉勞動部有沒有什麼比較長遠一點的政策對於吸引移工的部分
transcript.whisperx[828].start 22189.147
transcript.whisperx[828].end 22210.439
transcript.whisperx[828].text 就移工的部分確實陳主委員所說全世界都在搶人日韓跟我們也都在競逐當中移工會選擇日韓或選擇台灣當然經濟因素是一個其他的因素也都有這部分會整體的來看以台灣目前來看我們對於這樣一個情況大概做幾件事
transcript.whisperx[829].start 22210.879
transcript.whisperx[829].end 22233.402
transcript.whisperx[829].text 第一個就是說持續的提升相關的勞動條件然後第二個部分是去擴大來源國還有持續去優化國內雇主在人才移工招募的一些相應的過程那第三個就是讓外國的移工朋友進來台灣的時候得到比較友善的對待讓他的勞動條件可以比較
transcript.whisperx[830].start 22234.422
transcript.whisperx[830].end 22248.767
transcript.whisperx[830].text 比較可以得到適度的保障那這部分我們持續的跟來源國的政府都還有一直持續在精進相應的作為剛剛次長講的就是有一些必須要雇主配合有一些必須要來源國
transcript.whisperx[831].start 22250.067
transcript.whisperx[831].end 22265.3
transcript.whisperx[831].text 現在現有的勞動力輸出國來做協商那有關擴大來源國的部分這個就是全部主動權都在勞動部這裡你們現在方向是怎麼樣接觸了多少國家
transcript.whisperx[832].start 22265.72
transcript.whisperx[832].end 22293.988
transcript.whisperx[832].text 跟委員報告就是第一個部分我們在原來的移工來源國除了最早的移工之外我們現在在處理跨國技術人力的部分那跟幾個來源國都持續的在洽談當中也得到積極正面的回應那我們在菲律賓已經今年1月份去設了勞工組那目前正在處理相應的事務那第二個就是說去菲律賓設的是不是就是跨國勞動力延展中心
transcript.whisperx[833].start 22294.868
transcript.whisperx[833].end 22311.895
transcript.whisperx[833].text 跨國勞動力延攬中心是在台北這一邊的專案辦公室在那邊我們是在我們駐馬尼拉經濟文化辦事處裡面在我們的外交處裡面專設一個勞工組我們有派駐人員現在在那邊積極協調相應的事情
transcript.whisperx[834].start 22313.796
transcript.whisperx[834].end 22334.911
transcript.whisperx[834].text 一個兩個可是菲律賓本來就是我們的來源國啊我現在講的他那個部分是原來是只有移工我們現在要擴大輸入相應的技術人力那第二個部分當然就是之前過去大家持續有在討論啊包括印度啦柬埔寨啦我現在講的是這個部分
transcript.whisperx[835].start 22337.413
transcript.whisperx[835].end 22356.112
transcript.whisperx[835].text 這些其實外管有一些持續的評估其實包括但不限於這幾個國家但是這東西因為必須要涉及到國對國的基本的一個談判的understanding所以如果有比較具體的進展會跟大院來報告像印度基本上過去就簽了MOU所以相應的部分在積極的接洽當中
transcript.whisperx[836].start 22361.58
transcript.whisperx[836].end 22370.107
transcript.whisperx[836].text 時間也到了我向來不大喜歡佔用大家太多時間那相關的問題我們還是後續再來做討論不過
transcript.whisperx[837].start 22374.022
transcript.whisperx[837].end 22396.288
transcript.whisperx[837].text 部裡面也知道全球都在搶人所以有關勞動力的輸入怎麼保障已經進來的移工可以有一個很好的工作條件跟環境怎麼向外在原有的輸出國
transcript.whisperx[838].start 22398.628
transcript.whisperx[838].end 22422.179
transcript.whisperx[838].text 增加招募的能力也好或者是再找新的勞動力輸出國家也好這個是部裡面必須要趕快去做的好不好好 謝謝委員提醒我們會朝這方向來努力好 謝謝次長 謝謝主席主席辛苦了好 謝謝楊耀文委員質詢我是全院最後一個質詢的主席辛苦了好 謝謝
transcript.whisperx[839].start 22427.506
transcript.whisperx[839].end 22453.26
transcript.whisperx[839].text 好 本日會議詢答全部結束委員高晶樹梅 委員習新穎 委員林儲英 所聽書面質詢列入紀錄刊登公報現在做以下決定報告及詢答完畢委員質詢未及答覆或請求補充資料者請相關機關兩週內以書面答覆委員領要求期限者從期所定
transcript.whisperx[840].start 22454.889
transcript.whisperx[840].end 22455.511
transcript.whisperx[840].text 本次會議到此結束現在散會