Realidad y problemas del discurso verbal/no verbal en interpretación simultánea o consecutiva
Bibliographic record
Abstract
Se plantea sistemáticamente la base para cualquier estudio extenso sobre cualquier aspecto de la interpretación y para su aplicación docente. La traducción en vivo por un intermediario entre al menos dos interactores implica no solo la realidad tripartita audiovisual del discurso –lenguaje verbal (lo que decimos), paralenguaje (cómo lo decimos y otros sonidos y silencios alternativos), kinésica (cómo lo movemos o nos detenemos)–, sino otras muchas posibles actividades del intérprete y sus dos sujetos (portadores estos de dos complejos lingüístico-culturales diferentes): coactividades somáticas y extrasomáticas, a veces con la copresencia de muchas más culturas terminales cuando el encuentro tiene lugar ante un auditorio. Se identifican, pues: todos los sistemas de signos entre hablante, oyente e intérprete en las diversas situaciones de la interpretación consecutiva o simultánea, incluyendo los silencios; las relaciones básicas (raramente reconocidas) entre los sistemas no verbales y las palabras; los problemas de codificación y decodificación del discurso verbal-no verbal entre los tres participantes; los aspectos interculturales de cada situación; los retos comunicativos con que se enfrenta el intérprete mismo; el contexto total de la interacción interpersonal y con el entorno; la estructura de la conversación, de la que el intérprete debe ser muy consciente; los aspectos temporales (cronémica) de la interpretación; las posibles situaciones de interacción reducida (ej., ceguera, sordera, falta de manos). Es evidente, pues, que, además de sus propias competencias interactivas con respecto a sus dos sujetos, el concepto de ‘fluidez lingüístico-cultural’ debe ocupar un lugar central en la formación del intérprete.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.018 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".