Palabras que construyen mundos narrativos: ¿son los conceptos ficcionales o <i>irrealia</i> solo nombres propios?
Notice bibliographique
Résumé
A pesar de que la bibliografía académica ha dedicado buena parte de sus esfuerzos a la traducción literaria, llama la atención la escasez de estudios en el ámbito de la traductología sobre la caracterización discursiva y léxica de las unidades que hacen referencia a conceptos ficcionales. Es frecuente encontrar denominaciones como «nombres propios» o «neologismos», no del todo compatibles con las definiciones que aporta la filosofía del lenguaje o la lingüística para designar estas unidades. Por tanto, este estudio pretende tratar de determinar si pueden considerarse exclusivamente «nombres» o «nombres propios» de la ficción, con vistas a identificar si los irrealia pueden presentarse en forma de otras categorías léxicas. A partir de las tres principales obras narrativas de J. R. R. Tolkien ( The Hobbit , The Lord of the Rings y The Silmarillion ), que ofrecen una muestra de 3343 irrealia diferentes, llevaremos a cabo un análisis de las categorías léxicas utilizadas para denominar los conceptos ficcionales, tanto en las obras originales como en sus traducciones al español y al francés, para poder determinar si es posible asociarlas únicamente con nombres propios o si, por el contrario, pueden encontrarse otras categorías léxicas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,016 |
| Communication savante | 0,012 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».