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Enregistrement W2113240768 · doi:10.7203/qfilologia.17.3381

Traducciones francés-español de los primeros textos técnicos del ferrocarril (1826-1831)

2012· article· es· W2113240768 sur OpenAlexaboutno aff
Francesc Rodríguez Ortiz

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2012
Typearticle
Languees
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSpanish Linguistics and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLexiconPeriod (music)Quarter (Canadian coin)HistoryFrenchPoint (geometry)ClassicsLiteratureLinguisticsArtPhilosophyArchaeologyAesthetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La importancia de las traducciones en la conformación de una serie de lenguajes específicos en español en los siglos XVIII y XIX es indiscutible. El francés se convirtió en el punto de partida –algunas veces en filtro intermedio– en la mayoría de las obras especializadas en los campos de la ciencia y la tecnología que se publicaron en nuestro país en ese período. Varias disciplinas respaldan este punto, desde la electricidad hasta la física o la química, la fotografía, la enología o la minería. Los textos franceses son, pues, una referencia clave para las primeras traducciones al español. El campo del ferrocarril no fue ajeno a esta tendencia inicial en la traducción de textos de otros idiomas, y las primeras obras españolas que trataron aspectos técnicos sobre el ferrocarril fueron el resultado de varias traducciones. Los campos científicos y técnicos, antes referidos, tenían manuales franceses y tratados como fuentes originales, los cuales se tradujeron en el primer cuarto del siglo XIX. Estos originales franceses eran, a veces, traducciones de obras anteriores, principalmente en inglés. El léxico ferroviario no difiere lingüística o socialmente de otros ámbitos técnicos formados en los siglos XVIII y XIX. La relación entre el lenguaje, la cultura y la sociedad, junto con el desarrollo científico y técnico españoles, sobre todo en su contacto con otros países y lenguas, trajo consigo varias similitudes entre los lenguajes especializados de la época.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,248
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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